Los tres contraargumentos habituales

Hago pública por su interés (parte de) una respuesta de Ramón Díaz Uriarte a un correo mío en el que yo sugería

que una vez que sabes especificar un modelo probabilístico para unos datos, p.e.,
– para la regresión lineal, y ~ N(a0 + a1 x1 +..., sigma)),
– para el test de Student, y0 ~ N(mu, sigma); y1 ~ N(mu + delta, sigma),
– etc.
no hace falta saber qué es lm, ni el test de Student, ni nada. Cero teoría; sobre todo, de teoría tipo recetario. Se especifica el modelo (con una determinada sintaxis), se deja correr la cosa y a interpretar.

Su respuesta:

Hummm… eso es lo atractivo, sí. Pero te sabes los contra-argumentos
habituales:
– ¿De dónde vienen las priors?
– Cambiamos el enredar en la caja de herramientas de los tests por enredar en la caja de herramientas de la infinidad de tricky things en Bayesian computation? MCMC vs INLA vs …?
– En la línea anterior, y aunque encuentre muy persuasivos los argumentos para los hierarchical models, los mixed models complicados, etc, ¿realmente es razonable hacer MCMC —o lo que sea— para una comparación de medias o una regresión lineal? Vaya, que seguro que si quiero comerme una manzana la puedo hacer en la olla, pero en general le doy una lavada y me la como sin más.

2 comentarios sobre “Los tres contraargumentos habituales

  1. Emilio 2 marzo, 2016 11:19


    En la línea anterior, y aunque encuentre muy persuasivos los argumentos para los hierarchical models, los mixed models complicados, etc, ¿realmente es razonable hacer MCMC —o lo que sea— para una comparación de medias o una regresión lineal? Vaya, que seguro que si quiero comerme una manzana la puedo hacer en la olla, pero en general le doy una lavada y me la como sin más.

    Totalmente de acuerdo. Lástima que si tu objetivo es publicar en una revista académica, cuanta más magia negra utilices, más facilmente conseguirás que la publiquen.

  2. Carlos J. Gil Bellosta 2 marzo, 2016 16:11

    Bueno, supongo que si quieres calcular \int_0^1 f(x) dx puedes usar algún método de cuadratura (en general). Pero hay algunos pocos casos particulares ,p.e., f(x) = x^2, (y eminentes, si quieres) en los que puedes encontrar una solución analítica. Estamos en una situación similar, supongo.

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