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Sara RobiscoJuan Carlos GilFrancis VillatoroHéctor VivesHéctor Socaspaper 2 corrige aspectos paper 1página 56 artículo desafíos verosimilitudtrabajo futuro construcción verosimilitudrecursos computacionales distribución gaussianaasimétrica estudios anterioresmuestreo función probabilidad simulaciónHéctor SocasPaper 1Paper 2Héctor VivesSean CarrollSim CarrollFrancis Villatoro
Página 56 Artículo desafíos verosimilitud
Con
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Héctor Socas explica cómo el Paper 2 corrige aspectos del Paper 1, refiriéndose a una página específica (página 56) donde se menciona la necesidad de superar desafíos para construir verosimilitud e integración en un trabajo futuro.
…de otra manera. Lo hacemos de esta forma para comparar con un trabajo de otra gente anterior. Entonces lo hacemos aquí de momento de esta forma para comparar con este otro, pero la forma válida sería otra. Y el paper 2 es la forma válida que dicen en el 1. Bueno, no tampoco porque dice la forma válida sería otra cosa que estamos en ello y luego dice pero para, pero aquí para superar esas; estoy hablando de, mira el último párrafo si lo tienes delante de la página, bueno la segunda página del artículo, la página 56, dice para superar esto. A ver, esto representa desafíos no triviales en la construcción de la verosimilitud y la integración que serán hechos en otro trabajo futuro que pone en preparación, entre paréntesis. Por tanto, en esta letter proponemos una aproximación alternativa para sortear el problema. Y esta nueva aproximación alternativa consiste en usar una verosimilitud jerárquica, bayesiana, que lo hacen de otra forma, digamos. El tema es que en el 1, creo que era el tema de recursos computacionales, que subieron una distribución gaussiana de la probabilidad, pero en realidad habían visto en estudios anteriores que era asimétrica, pero para hacer el muestreo de la función de probabilidad hay que hacer toda la simulación de nuevo por cada puntito. aleatorio que pongas para ver que la likelihood que tenga, o sea, si le requería recursos computacionales que a lo mejor no les daba tiempo a publicar el primer paper. Y dicen: “lo dejamos para después”. Y luego la letter parece que dicen: “hemos encontrado…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas explica cómo el Paper 2 corrige aspectos del Paper 1, refiriéndose a una página específica (página 56) donde se menciona la necesidad de superar desafíos para construir verosimilitud e integración en un trabajo futuro.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #1paper 2 corrige aspectos paper 1página 56 artículo desafíos verosimilitudtrabajo futuro construcción verosimilitudrecursos computacionales distribución gaussianaasimétrica estudios anterioresmuestreo función probabilidad simulación…de otra manera. Lo hacemos de esta forma para comparar con un trabajo de otra gente anterior. Entonces lo hacemos aquí de momento de esta forma para comparar con este otro, pero la forma válida sería otra. Y el paper 2 es la forma válida que dicen en el 1. Bueno, no tampoco porque dice la forma válida sería otra cosa que estamos en ello y luego dice pero para, pero aquí para superar esas; estoy hablando de, mira el último párrafo si lo tienes delante de la página, bueno la segunda página del artículo, la página 56, dice para superar esto. A ver, esto representa desafíos no triviales en la construcción de la verosimilitud y la integración que serán hechos en otro trabajo futuro que pone en preparación, entre paréntesis. Por tanto, en esta letter proponemos una aproximación alternativa para sortear el problema. Y esta nueva aproximación alternativa consiste en usar una verosimilitud jerárquica, bayesiana, que lo hacen de otra forma, digamos. El tema es que en el 1, creo que era el tema de recursos computacionales, que subieron una distribución gaussiana de la probabilidad, pero en realidad habían visto en estudios anteriores que era asimétrica, pero para hacer el muestreo de la función de probabilidad hay que hacer toda la simulación de nuevo por cada puntito. aleatorio que pongas para ver que la likelihood que tenga, o sea, si le requería recursos computacionales que a lo mejor no les daba tiempo a publicar el primer paper. Y dicen: “lo dejamos para después”. Y luego la letter parece que dicen: “hemos encontrado…
Francis Villatoro comenta sobre un artículo científico y expresa su desacuerdo con la opinión positiva de figuras como Sean Carroll, a quien describe como alguien que afirma admirar el trabajo sin haberlo leído.
Habla: Francis VillatoroSignificado #10sim carroll admira artículo sin leerloartículo científico sim carrollopinión positiva sim carroll…sale y empezar a ver formas de procesar los datos y tratar los datos sin presuponer homogeneidad y isotropía para ver si podemos comparar eso con las simulaciones bien. Pero claro, queda mucho trabajo por hacer. Bueno, sí, así que bueno Yo estoy de acuerdo En este artículo concreto, gente tan famosa como Sim Carroll Que ha dado como Un punto a favor del artículo Diciendo, yo no entiendo nada del artículo Ni me he leído el artículo, pero es una maravilla Y hay que seguir trabajando en este tema Yo no me voy a molestar en leerlo No os preocupéis que yo es cosa No es lo mío, pero esto es una maravilla Potencial, yo no digo ni que sí ni que no Pero es una maravilla, que soy Sim Carroll Señores que no soy Chichinabo Por eso digo que la forma de contarlo es lo Que yo creo que ha estado mal, pero el trabajo en sí yo creo que está bien y yo creo que es el paso siguiente natural. Estoy de acuerdo con Héctor: intentar ir mejorando, yo creo que es mejorar el modelo; no creo que sea tirarlo y hacer uno nuevo. Pero bueno,…