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Juan Carlos GilHéctor SocasJosé Alberto RubiñoFrancis Villatoroajuste datos mejora tres sigmasmodelo ocho parámetros anomalía ccmbdesifive combinación cuatro sigmasparámetros fluctuando sin consistenciaanálisis completo valores fluctuantesselección modelos criterio villatoroanomalía respecto al cmbparámetros fluctuantes w0 wacdmsupernovas con 3 sigmasmodelo lambda cdm comparativa engañosaDesiFiveCMBFrancis VillatoroWACDMLambda CDMDESIPantheonUnionCMVPlanckLensingEnergía oscuraDesplazamiento al rojoJosé Alberto RubiñoDark Energy Survey (DESI)Lambda-CDMHéctor SocasW00DECI
Parámetros fluctuando sin consistencia
Con
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Francis Villatoro argumenta que la importancia no radica en las diferencias entre las mediciones, sino en cómo el ajuste a los datos mejora al usar parámetros adicionales.
…para llegar hasta aquí. Si es verdad que este tiene mucho error y si lo miras al revés, claro, es que tienes que mirar los dos, claro. El 1.72 que hay un baile de números que te está indicando de que esto tiene tanto ruido que este baile es completamente... Sí, pero a ver, creo que es importante que el tema no es que las medidas sean diferentes. Que si cuando tú ajustas y obtienes un mejor ajuste a casi tres sigmas usando dos parámetros adicionales, que depende de si combinas, por ejemplo, con DesiFive, llegas casi a cuatro sigmas. De mejor acuerdo respecto a la anomalía respecto al CMB es de unas cuatro sismas cuando coges el modelo de ocho parámetros en lugar del de seis. Pero sus parámetros, sus números, están fluctuando una barbaridad. Cuando fluctúan tanto, no hay ningún tipo de consistencia y coherencia en estos números. Cuando tú los miras todos, tú dices: No, pero bueno, yo es que hay muchos que no me gustan. Pues olvido que existen y solo me planteo alguno de ellos, el que me conviene. Si tú eliges el que te conviene, maravilloso; pero no puedes elegir el que te conviene si tú publicas todo un análisis completo de 12 posibles valores y que van todos fluctuando a muchas sismas, muchas más de las que se supone que es el acuerdo, la anomalía respecto al CMB, o sea, la ventaja de poner el modelo W0, WACDM respecto al lambda CDM es una ventaja de entre 3 y 4 sismas, como mucho 3, no llega a 3, pero bueno, depende de las supernovas con las que lo combines, pero sus parámetros fluctúan de 3, 4 sigmas, entonces no tienes un modelo, tú no estás comparando un W0, WACDM con el Lambda CDM, tú estás comparando una enorme familia de modelos con parámetros fluctuando muchísimo entre ellos, es una comparación tramposa, tramposa en el sentido de que no debemos de engañar a la gente y decirle, no, aquí hay indicios, indicios, indicios, no se ven los indicios porque esto fluctúa demasiado. Esto es un artículo de medicina, sería considerado completamente imposible de extraer conclusiones. Nadie diría que aquí hay ningún tipo de significación a que este modelo WACDM es mejor a la hora de describir una enfermedad. La gente se llevaría las manos a…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas explica cómo los resultados del estudio DESI podrían implicar una variación en la energía oscura, requiriendo dos parámetros para ajustarla en lugar de uno.
Habla: Héctor SocasSignificado #9energía oscura lambda cdmparámetros variación energía oscuratensión aumenta barras errorresultados tienden anda cdm…sea digamos que este gran resultado sería que la energía oscura no sería una constante cosmológica sino que los datos apuntan más, son más consistentes con, están en cierta tensión con la constante cosmológica; son más consistentes que no sea constante, ¿no? Los parámetros con los que se ajustan, o sea, pasaría de ser un parámetro a ser dos parámetros para dar cuenta de esa variación. Cuidado, cuidado, pasaría de no ser un parámetro a aparecer dos parámetros. Bueno. En el lambda cdm la energía oscura es una constante, no es un parámetro, no se ajusta. Bueno, pero esa constante tiene un valor, es lo que quería decir: pasa de ser una constante con un valor, entonces lo curioso es que los nuevos resultados tienden hacia el anda CDM, o sea se parecen más al anda CDM, pero aumenta la tensión porque los errores disminuyen; es decir, que es una cosa un poco curiosa: se parece más al anda CDM, pero con barras de error más pequeñas, por eso decimos que la tensión aumenta, aunque paradójicamente aumenta la tensión a costa de que el resultado, digamos, nominal se acerque más a Lambda-CDM, ¿no? Se vuelve más constante esa energía oscura. Sí, esto es un punto importante porque el modelo Lambda-CDM es un modelo con seis parámetros y entonces ninguno de esos parámetros es la energía oscura. La energía oscura se calcula a partir de la diferencia entre la densidad de masa y una energía total,…
José Alberto Rubiño explica cómo los modelos cosmológicos con dos parámetros muestran consistencia con una constante y discute las características de los modelos fenomenológicos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #18 · Palabras #5modelos cosmológicos dos parámetrosenergía oscura variación desplazamiento al rojomodelos fenomenológicos expresión lineal tiempoconstante más constante multiplicado z…referencia ya no se me va hacia menos uno sino que se me va algo que depende del conjunto de datos con el que combinas y el parámetro que te indica cuánto está variando pues también se aleja de lo que sería cero variación que sería una constante cosmológica. Entonces, es algo que emerge cuando ponemos esos dos parámetros, pero insisto que cuando ponemos uno, tenemos consistencia con una constante como el G Sí, y un punto importante que tienen este tipo de modelos, que son modelos fenomenológicos, asumen una expresión lineal para cómo varía con el tiempo, con el desplazamiento al rojo, la energía oscura, la cuestión de estado de la energía oscura y pones una constante más otra constante multiplicado por, si quieres poner el desplazamiento al rojo, z partido de 1 más z. Tiene una expresión que está muy bien, pero que tiene un problema desde el punto de vista de la física Teórica, de los modelos de cosmología teórica. Y es que obliga a que haya una transición entre un modelo con omega mayor que menos 1, o sea, entre 0 y menos 1, a un valor entre menos 1 más pequeño de menos 1. Esa transición, que parece una azontera, bueno, es…
Héctor Socas explica la diferencia entre ajustes paramétricos y no paramétricos en un artículo científico sobre modelos cosmológicos.
Habla: Héctor SocasSignificado #12ajuste paramétrico modelos cosmológicosajuste no paramétrico datos papermodelo cosmológico héctor socas…línea. Entonces hay que tener un poco de cuidado con qué significan los sigmas de confianza en ese modelo; te estás casando con un modelo que tiene ese ajuste a la ecuación de estado. Entonces dentro de ese modelo, ese es el mejor resultado con esa confianza. Si vemos los datos, que es otra cosa buena que hace en este paper, hacen el ajuste paramétrico y no paramétrico. Paramétrico es eso, que tú te casas con un modelo y no paramétrico es decir, bueno, yo no sé cuál es el modelo, voy a poner los datos y a Ver qué pinta tienen, ¿no? Y entonces cuando pones los datos, pues lo que vemos aquí en estos circulitos con estas barras de error tan gigantescas. Cuando pones los datos realmente dices: ojo, yo puedo aquí con estas barras de error decir que esto no es una…
Francis Villatoro argumenta que los análisis cosmológicos a menudo ocultan el uso de parámetros adicionales, lo que influye en las conclusiones sobre la significancia estadística de los resultados.
Habla: Francis VillatoroSignificado #15análisis cosmológicos parámetros adicionalessignificancia estadística resultados francis villatoromodelo tantos parámetros desy energía oscura…parámetros cosmológicos que tú no puedes medir porque tú no puedes observar y tienes que meter algunos parámetros del presente astrofísicos que tú tampoco puedes medir y puedes observar. Ahí hay parámetros que tú estás metiendo en el análisis por lo vagini. O sea, tú lo estás metiendo debajo, debajo de la alfombra. ¿Tú no estás explicitando que además de los ocho parámetros con los que tú ajustas hay parámetros adicionales que tú has tomado valores más o menos razonables para dichos parámetros porque has tomado esos parámetros de datos? Entonces cuando tú haces unas combinaciones de tres conjuntos de datos y además ajustas ocho parámetros, en realidad tú estás usando más de ocho parámetros. Entonces tú no puedes decir tres sigmas con un modelo de tantos parámetros; es lo mismo que cuando tienes poquitos parámetros. Yo, en ese sentido, creo que exagerar lo que estamos viendo en estas en estas aquí se está exagerando porque claro hay que vender DESY como que ve evolución dinámica de la energía oscura. ¿Por qué para eso sabe el proyecto? El proyecto está para ver evolución dinámica, pero claro, está todo muy forzado. Lo que se ve es algo tan en el borde de lo que no hay nada a ver algo que realmente es muy discutible si fuera robusto y lo que tuvieras con…
Francis Villatoro expresa su opinión personal sobre los datos del Dark Energy Survey (DESI), sugiriendo que la variación observada podría ser una ilusión causada por la elección de parámetros.
Habla: Francis VillatoroSignificado #7datos desi variación parámetrosenergía oscura dinámica ficticiaopinión personal francis villatoro…con Plan, si lo combinas con Google Earth, si lo combinas con datos de Supernova, si lo combinas con no sé qué, los valores van bailando y esos bailes de 4 o 5 parámetros bailando, lo que te están indicando es que estamos dando vueltas alrededor de algo. Estamos, en función de lo que tú elijas, das vuelta en un sentido o en otro. Y eso es lo que vemos en estos datos. En mi opinión personal, la sensación que tengo yo es que esto es completamente ficticio, que realmente no hay ningún tipo de dinámica de la energía oscura en los datos. Yo quiero añadir un comentario conectando con lo que hablábamos al principio de otros resultados, un poco para poner el contexto y luego intentamos entender de dónde viene el problema de DESI. En el artículo de ACT que comentaba antes, ellos hacen también una…
Francis Villatoro reflexiona sobre la dificultad de comprender los resultados en cosmología debido a las fluctuaciones estadísticas constantes en los datos obtenidos de diferentes experimentos y observatorios.
Habla: Francis VillatoroSignificado #4fluctuaciones estadísticas experimentos cosmologíaresultados observatorios fluctuación constantecosmología resultados contradictorios observatorios…esa región, que es donde está todo el chanchullo, es muy comparable a la de Vox, que eran un millón y pico de galaxias; claro, es verdad que Vox también cubría un rango más grande de Zetas, pero no hay tanta diferencia y el hecho de que, o sea, ahora mismo. En cosmología tenemos el gran problema de que esto es una cosa absolutamente imposible de comprender porque hay fluctuaciones estadísticas en todos los resultados y todo fluctúa. Tú coges los resultados de un experimento, de un observatorio y tienes un resultado en el que ciertas cosas van para arriba y ciertas cosas van para abajo, y coges otro y te pasa lo contrario, que el otro iba para abajo ahora va para arriba. Pero fíjate, ¿no te parece? Esto no te recuerda la situación con la constante de Hubble. Que parece que en cosmología hay un problema de que cuando coges y tratas de juntar cosas sacadas de diferentes formas, con diferentes datos y tal. Hay algo como que no acaba de casar, o sea, sí…
Francis Villatoro presenta un modelo y explica que desea observar la consistencia al combinar el DESI con diferentes conjuntos de datos.
Habla: Francis VillatoroPalabras #4desi con pantheon y uniondensidad masa desí plank lensingparámetros w cmv planck…para que se vea un poco cómo varían las cosas. En esta tabla, el modelo con dos parámetros WC, WACDM de DESI combinado con diferentes cosas; puedes hacer zoom para que se vea más grande la letra porque si no esto en internet no se va a ver nada. Así, entonces tenemos aquí el modelo y yo quería ver eso: tenemos el DESI, DESI con Pantheon, con Union, con DESI -5, con tres parámetros del CMV, del CMV, que vienen de Planck, sin Lensing, con Lensing, combinando CMV con Pantheon, etc. Un parámetro, por ejemplo, la densidad de masa, y te va velando el número de 0,298, 0,328, 0 ,32, 0,35, 0,35, 0,31, 0,33; es decir, tú dices, si está claramente definido esos parámetros W, 0, W, A, debería de haber una consistencia en cómo combino DESI con otras cosas. Sí, pero fíjate en la barra de error, ¿eh? Esas variaciones son consistentes con la barra de error que ponen 0,02, 0,02, 0,01, 0,02. Bueno, a varias sismas, o sea, aquí hay resultados que están a 3 y 4 sismas unos de otros, ¿eh? Si tú miras esa barra de…
Francis Villatoro está analizando los resultados del artículo DECI y comparando diferentes valores numéricos, incluyendo el parámetro W00 y WA, destacando la variabilidad en las mediciones.
Habla: Francis VillatoroSignificado #14parámetro w00 y wa en artículo decivariabilidad mediciones parámetro wabarra de error 0 04 en el 0 352…fíjate en la barra de error, ¿eh? Esas variaciones son consistentes con la barra de error que ponen 0,02, 0,02, 0,01, 0,02. Bueno, a varias sismas, o sea, aquí hay resultados que están a 3 y 4 sismas unos de otros, ¿eh? Si tú miras esa barra de error, ¿eh? Sí, sí, ponte a mirarlo. Coge con el 0,352, compáralo con el 0,333, 0,012. No, pero el 0,352 tiene 0,04 de barra de error, bueno, más 0,04 menos 0,01. Y después, si quieres, los propios parámetros, el W00 y el WA, que son la última columna, pues te va bailando, menos 0,77, menos 0,87; esto es la mediana, ¿vale? Hay una banda de error, pero algunos tienen poquito error, 0,838 con 0,055, o sea, hay muchísimas variaciones, tenemos valores de menos 0,43 y menos 0,83, que están a 2,3 sismas, y no digamos ya el parámetro WA, que bueno, aquello es variaciones tremendas. Te cambia una barbaridad desde menos 1,7 a menos 0 ,46 No sé, yo hacia ojo no veo ninguno que esté más de 2 sigma. Si coges un par de ellos, ves dos que estén más de 2 sigma. Coges el menos 0,46 más 0,33 o menos 0 ,30 y conéctalo con el menos 1,7 ¿De cuál me estás hablando? Por ejemplo, la línea esta, a ver, lo pongo con el ratón, que será más fácil.…
Francis Villatoro argumenta que la importancia no radica en las diferencias entre las mediciones, sino en cómo el ajuste a los datos mejora al usar parámetros adicionales.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1ajuste datos mejora tres sigmasmodelo ocho parámetros anomalía ccmbdesifive combinación cuatro sigmasparámetros fluctuando sin consistenciaanálisis completo valores fluctuantesselección modelos criterio villatoroanomalía respecto al cmbparámetros fluctuantes w0 wacdmsupernovas con 3 sigmasmodelo lambda cdm comparativa engañosa…para llegar hasta aquí. Si es verdad que este tiene mucho error y si lo miras al revés, claro, es que tienes que mirar los dos, claro. El 1.72 que hay un baile de números que te está indicando de que esto tiene tanto ruido que este baile es completamente... Sí, pero a ver, creo que es importante que el tema no es que las medidas sean diferentes. Que si cuando tú ajustas y obtienes un mejor ajuste a casi tres sigmas usando dos parámetros adicionales, que depende de si combinas, por ejemplo, con DesiFive, llegas casi a cuatro sigmas. De mejor acuerdo respecto a la anomalía respecto al CMB es de unas cuatro sismas cuando coges el modelo de ocho parámetros en lugar del de seis. Pero sus parámetros, sus números, están fluctuando una barbaridad. Cuando fluctúan tanto, no hay ningún tipo de consistencia y coherencia en estos números. Cuando tú los miras todos, tú dices: No, pero bueno, yo es que hay muchos que no me gustan. Pues olvido que existen y solo me planteo alguno de ellos, el que me conviene. Si tú eliges el que te conviene, maravilloso; pero no puedes elegir el que te conviene si tú publicas todo un análisis completo de 12 posibles valores y que van todos fluctuando a muchas sismas, muchas más de las que se supone que es el acuerdo, la anomalía respecto al CMB, o sea, la ventaja de poner el modelo W0, WACDM respecto al lambda CDM es una ventaja de entre 3 y 4 sismas, como mucho 3, no llega a 3, pero bueno, depende de las supernovas con las que lo combines, pero sus parámetros fluctúan de 3, 4 sigmas, entonces no tienes un modelo, tú no estás comparando un W0, WACDM con el Lambda CDM, tú estás comparando una enorme familia de modelos con parámetros fluctuando muchísimo entre ellos, es una comparación tramposa, tramposa en el sentido de que no debemos de engañar a la gente y decirle, no, aquí hay indicios, indicios, indicios, no se ven los indicios porque esto fluctúa demasiado. Esto es un artículo de medicina, sería considerado completamente imposible de extraer conclusiones. Nadie diría que aquí hay ningún tipo de significación a que este modelo WACDM es mejor a la hora de describir una enfermedad. La gente se llevaría las manos a…