Allá por el 2007 publicó The Independent una portada en que se retractaba. El diario había sido un histórico defensor de la legalización de la marihuana. Ese día hizo público su cambio de postura. Al parecer, motivada por las evidencias sobre los efectos sobre la salud mental.
Este fin de semana he asistido a una serie de conferencias. En una de ellas participaba el representante de una organización que:
Adoptaba de partida una posición militante, de parte, en cierto asunto de interés público.
Que es una manera de matizar
Porque, recordemos,
no solo con datos tomamos decisiones informadas: las prioris (experiencia cuantificada) tienen su importancia no podemos obtener datos que justifiquen todas, todas, todas las decisiones.
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.
Un banco tiene clientes. Los clientes usan la tarjeta de débito. La pueden usar de dos maneras: en cajero o para pagar (por productos y servicios). De cada cliente se tiene una secuencia de transacciones, etiquetadas como 1 o 0 según la use en cajero o no.
Para cada cliente, la secuencia de transacciones (más o menos larga) puede considerarse una secuencia intercambiable y, de acuerdo con el teorema de representación de de Finetti,
Mi búsqueda de ejemplos de aplicaciones con prioris informativas me ha conducido a Physiological pharmacokinetic analysis using population modeling and informative prior distributions, un artículo en el que se plantea un modelo jerárquico con dos tipos de distribuciones a priori:
Distribuciones muy informativas. Por ejemplo, el parámetro que representa la proporción del peso del hígado en un adulto, alrededor del 3.3% en promedio, que se modela con una distribución centrada en ese valor y una desviación estándar baja.
Dentro de unos días voy a hablar de estadística bayesiana en Machine Learning Spain. Plantearé una distribución a priori muy poco informativa:
alfa ~ gamma(10, 1); beta ~ gamma(10, 1); Me estoy preparando sicológicamente para que alguien me dé guerrita con lo de la subjetividad de las distribuciones a priori. Si tal es el caso, replicaré lo que sigue.
Hace unos días quise replicar el análisis. Pero la URL de la que bajo los datos dejó de contener los de la liga del año anterior y cargó los correspondientes al inicio (¿dos jornadas?
