Continúo con esto que concluí con una discusión que me negué a resolver sobre la geometría de los errores.
Que es la manera de entender que los problemas directos e inversos no son exactamente el mismo. Digamos que no es una medida invariante frente a reflexiones del plano (que es lo que hacemos realmente al considerar el modelo inverso).
¿Pero y si medimos la distancia (ortogonal) entre los puntos $latex (x,y)$ y la curva $latex y = f(x)$ (o, equivalentemente, $latex x = f^{-1}(x)$)?
Recibí un mensaje el otro día sobre polinomios monótonos. Mejor dicho, sobre el ajuste de datos usando polinomios monótonos. Frente a un modelo del tipo y ~ x (x e y reales) donde la relación entre las dos variables es
manifiestamente no lineal y necesariamente monótina, p.e., creciente (por consideraciones previas), cabe considerar ajustar un polinomio monótono, i.e., realizar una regresión polinómica con la restricción adicional de que el polinomio de ajuste resultante sea monótono.
He estado pensando qué tipo de ejercicios de estadística (y modelos estadísticos) plantear a mis alumnos del máster de data science de la UTAD.
Así que les he dado unos datos, los X, relativamente grandes (y sin problemas de colinealidad y similares) y les voy a pedir que me construyan la y de manera que los coeficientes obtenidos sean, aproximadamente, iguales a unos dados. A ver qué tal se les da.
Supongamos que tenemos unos niños de los que sabemos las edades $latex x_i$ y las alturas $latex y_i$. Supongamos además que podemos estimar las segundas en función de las primeras con un modelo lineal clásico
$$ y_i \sim N(a_0 + a_1 x_1, \sigma).$$
Este modelo nos permite, dada una edad, estimar la altura y los correspondientes intervalos de confianza. Pero, dada una altura, ¿qué nos dice de la edad? Este es el problema conocido como de la estimación inversa.
Una de las mayores contrariedades de estar sentado cerca de alguien que es más matemático que un servidor (de Vds., no de silicio) es que oye siempre preguntar por qué. Una letanía de preguntas me condujo a leer papelotes que ahora resumo.
Primero, unos datos:
set.seed(1234) n <- 100 x1 <- rnorm(n) x2 <- rnorm(n) x3 <- rnorm(n) y <- 0.3 + 0.2 * x1 + 0.5 * (x2 > 0) + 0.
La mediana de 1:3 es 2. Pero puede ser que queramos dar a 1:3 los pesos 2, 1, 2. En ese caso, el cálculo de la mediana sigue siendo sencillo (y sigue siendo 2). Pero la situación puede complicarse más.
Mientras los pesos sean enteros, todavía pueden usarse trucos:
x <- 1:3 pesos <- c(2,1,2) median(rep(x, times = pesos )) ¿Pero qué hacemos cuando hay pesos fraccionarios? Bueno, en realidad, podemos ordenar:
Hace un tiempo, con la aburridora perspectiva de un largo viaje en metro hasta mi casa ensombreciendo mi futuro más inminente, decidí regalarme algún tipo de amena lectura. A tal fin, imprimí un articulillo que, bajo la perspectiva de SAS, me introducía a una técnica que se vino a mí como por azar. O, bajo otro punto de vista, una técnica que, también por azar, había esquivado hasta tal fecha un encontronazo con mi husmeadora curiosidad.
