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Variable univariable problema Astronomía
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Francis Villatoro explica las limitaciones de transformar un factor de Bayes en un valor P, señalando que el modelo propuesto por Selke y colaboradores es extremadamente simplificado.
…este tipo con un modelo extremadamente simplificado. Es un modelo muy, muy simplificado; se lo publicó Selke y varios colaboradores en 2001, entonces en un artículo relativamente largo, pues planteaban: ¿Cómo puedo convertir mi factor de Bayes en un valor p? Y dijeron: bueno, pues para hacer eso vamos a suponer que la distribución de probabilidad de mi problema es univariable y corresponde a una única variable y que la hipótesis nula es que esa variable vale cero y la hipótesis alternativa que no vale cero. Eso es aplicable a muy poquitos problemas de astronomía y mucho menos en exoplanetaria y en atmósferas exoplanetarias. Tengo que suponer que todo el análisis estadístico que yo hago es continuo; es decir, es un problema bien puesto y monótono. Eso en estadística, en astronomía y en atmósferas planetarias, eso no ocurre nunca: el monotón ya no se cumple nunca, no pasa nada.…
Significado #1 · Palabras #1
Francis Villatoro explica las limitaciones de transformar un factor de Bayes en un valor P, señalando que el modelo propuesto por Selke y colaboradores es extremadamente simplificado.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1variable univariable problema astronomíahipótesis nula variable ceroatmósferas exoplanetarias selke…este tipo con un modelo extremadamente simplificado. Es un modelo muy, muy simplificado; se lo publicó Selke y varios colaboradores en 2001, entonces en un artículo relativamente largo, pues planteaban: ¿Cómo puedo convertir mi factor de Bayes en un valor p? Y dijeron: bueno, pues para hacer eso vamos a suponer que la distribución de probabilidad de mi problema es univariable y corresponde a una única variable y que la hipótesis nula es que esa variable vale cero y la hipótesis alternativa que no vale cero. Eso es aplicable a muy poquitos problemas de astronomía y mucho menos en exoplanetaria y en atmósferas exoplanetarias. Tengo que suponer que todo el análisis estadístico que yo hago es continuo; es decir, es un problema bien puesto y monótono. Eso en estadística, en astronomía y en atmósferas planetarias, eso no ocurre nunca: el monotón ya no se cumple nunca, no pasa nada.…
Francis Villatoro explica que la fórmula mencionada tiene ciertas condiciones que deben verificarse para su aplicación rigurosa.
Habla: Francis VillatoroPalabras #7factor bayes hipótesis nulavalor p logaritmo de pastronomía fórmula inversa bayesfactor bayes cota superior valor phipótesis nula denominador hipótesis alternativarelación inversa astronomía factores bayesfórmula condiciones estadísticohipótesis astronómicas problemasverificación rigurosa fórmulas…eso no ocurre nunca: el monotón ya no se cumple nunca, no pasa nada. Tengo que suponer además que tengo que tener una serie de propiedades matemáticas muy concretas y bajo estas condiciones muy concretas yo tengo una fórmula que me estima el factor. De Bayes como mayor o igual que una cierta expresión matemática que depende del valor P. Es la menos exponencial del valor P por el logaritmo de P, entonces yo tengo ese factor de Bayes de la hipótesis nula dividido entre la hipótesis alternativa, mayor o igual que este cociente. En casi todos los estudios en astronomía se utiliza lo contrario, no se usa el factor de Bayes de arriba en el numerador, la hipótesis nula. Sino al contrario, la hipótesis nula en el denominador y la hipótesis alternativa en el numerador. Con lo que el signo de la igualdad se invierte, con lo que en astronomía se usa la relación contraria. Yo tengo mi factor de Bayes, me permite esta fórmula estimar una cota superior a el valor P. Esta fórmula tiene una serie de condiciones y, en rigor estadístico, habría que verificar que en tu problema se cumplen. Si en tu problema alguna de estas hipótesis no se cumple, en astronomía no se cumple ninguna nunca, pero bueno, si en tu problema alguna de ellas se cumple, pues tú por lo menos tienes que decirlo. Mira, He comprobado: uso esta fórmula porque se cumple esta condición. Es verdad que las otras cinco no se cumplen, pero no pasa nada; por lo menos se cumple una. Pero es que normalmente no se cumple ninguna. Entonces, ¿por qué tú estás estimando un espectro con…