El lunes día 13 (de noviembre de 2023), a las 17:15, hablaré de sistemas de recomendación como excusa para ilustrar algunos aspectos relevantes y frecuentemente olvidados de la estadística bayesiana. Entiendo que aunque la charla esté dirigida a los estudiantes del grado de ciencia de datos de la Universidad de Oviedo, la asistencia tanto presencial como remota está abierta al público. Entiendo también que la charla se grabará y que quedará disponible.

En una entrada anterior hablé de la curva de Laffer y de la predisposición a trabajar en los últimos meses del año. En esta quiero abundar sobre el asunto ilustrando cómo evolucionan los tipos marginales del IRPF por mes. Porque la idea de los impuestos progresivos es que pague más no solo en términos absolutos sino también relativos, quien más gane. Pero la gente no tiene todos sus ingresos el día 31 de diciembre sino que los va acumulando a lo largo del año.

Los economistas de hogaño tienden a coincidir en no encontrar sustancia detrás de la llamada curva de Laffer. No les quito la razón: ellos saben mejor que yo qué pasa en las casas de los demás. Pero en la mía, Laffer manda. En los últimos meses del año levanto el pie del acelerador y trabajo mucho, mucho menos. El motivo es fundamentalmente fiscal: mi tarifa bruta por hora es la misma pero el IRPF marginal —en eso consiste la progresividad fiscal— va aumentando mes a mes.

El contexto es, esencialmente, la creación de modelos lineales —no necesariamente los clásicos—, aunque la discusión podría extenderse más allá. Una cosa que nos suelen enseñar los libros es que si en un modelo de la pinta y ~ t + g (donde t es un tratamiento y g es algún tipo de grupo) nos da por introducir una interacción (en este caso solo cabe t*g) tenemos necesariamente que incluir los efectos individuales t y g so pena de incurrir en una larga retahíla de pecados estadísticos.

Retomo el asunto de los paralelismos entre textos, que ya traté aquí, por el siguiente motivo: Estoy explorando las posibilides del RAG Para lo cual es necesario crear una base de datos documental con los fragmentos debidamente embebidos En particular, estoy probando lo que chroma da de sí. Esencialmente, chroma consiste en: Una base de datos (SQLite, de hecho) donde se almacenan los fragmentos, sus metadatos y sus embeddings. Mecanismos para crear los embeddings.

I. Alguien se queja del BMI (body mass index). Quejarse del BMI es como quejarse de que el agua moja. Porque: Supongamos que nos interesa un asunto poliédrico (como se decía en tiempos) o multidimensional (más al gusto de los que corren). La gente quiere medirlo. Se elige un número —porque a la gente le gusta medir las cosas con un único número, claro— construido de cierta manera. La gente se queja de que el fenómeno era multidimensional (o poliédrico) y que un solo número no recoge adecuadamente el blablablá.

Toca TimesNet. Se trata de un modelo para la predicción (y más cosas: imputación, detección de outliers, etc.) en series temporales. Tiene que ser muy bueno porque los autores del artículo dicen nada menos que As a key problem of time series analysis, temporal variation modeling has been well explored. Many classical methods assume that the temporal variations follow the pre-defined patterns, such as ARIMA (Anderson & Kendall, 1976), Holt-Winter (Hyndman & Athanasopoulos, 2018) and Prophet (Taylor & Letham, 2018).

I. Cuando éramos críos e íbamos al colegio, todos hemos participado en conversaciones que discurrían más o menos así: — Quiero ver el programa X. — No puedes porque A, B y C. — Pero Fulanito lo ve todos los días. — No te fijes en lo que hace el más tonto; fíjate en lo que hace el más listo. Los primeros buscadores de internet eran catastróficos. Un día apareció uno nuevo, Google, con una filosofía de madre de los setenta: fijarse en lo que hacía el más listo, no el más tonto.

La anterior es una lista de los 21 distritos del municipio de Madrid en un orden muy concreto. Si se te ocurre alguno, casi seguro, te has equivocado. Porque se trata de una lista en estricto orden de porcentaje de colegios públicos de primaria (CEIP) que ofrecen clases en modalidad de jornada continua: Los datos completos pueden consultarse aquí. Las fuentes son el CISF para el numerador y el buscador de colegios de la Comunidad de Madrid para el denominador.

Me he entretenido dibujando que representa gráficamente los grados de libertad de un LLM según va generando texto. Brevemente, he arrancado con Never in the history of y he dejado que mi LLM fuese construyendo Never in the history of “The Bachelor” has a contestant been so hated by the viewing public. The “Bachelor” franchise has had its share of villains, but the one who has mientras registraba el vector de probabilidades en cada iteración, es decir, el vector que permite que el LLM elija, por ejemplo, villains en lugar de maples, vikings or frenchmen.

Esta entrada continúa esta otra y describe un cambio realizado en la app para ilustrar qué ocurre —spoiler: nada bueno— cuando se calcula el poder de un test a posteriori, es decir, usando como estimaciones el efecto y su ruido los valores observados. Como comprobará quien use la herramienta, puede ocurrir casi cualquier cosa. Y, en particular, para potencias de partida pequeña, la estimación de la potencia a posteriori es una enorme sobreestimación de la real cuando la prueba es significativa.

I. Llevamos muchos años —muchos más de los que la mayoría de la gente piensa— detrás de mecanismos del tipo $$f(h) = x$$ donde $h$ es una historia y $x$ es una continuación suya coherente con $h$. El texto IN NO IST LAT WHEY CRATICT FROURE BIRS GROCID PONDENOME OF DEMONSTURES OF THE REPTAGIN IS REGOACTIONA OF CRE se construyó en 1948 usando un procedimiento básico: $h$ son dos caracteres y $x$ es otro caracter que se elige al azar de acuerdo cierta probabilidad condicional $P(x | h)$ que se estima a partir de frecuencias observadas en un determinado corpus.

I. Supongamos que X es una población determinada. A alguien le interesa estudiar cierto aspecto de ella. Lo que procede es: Muestrear X adecuadamente. Medir los parámetros de interés en la muestra. Aplicar técnicas de inferencia estadística. Redactar las conclusiones pertinentes. II. Supongamos que a alguien le interesa aprender sobre cierto aspecto de una población X. Lo que tiene que hacer es buscar publicaciones en que lo hayan estudiado como se indica en I.