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Bueno, llegó la hora de abrir el baúl. Todas las turras que he dado en esta cuenta desde su creación, juntas en una sola
HILO DE HILOS.pic.twitter.com/0F0wqcvfGIPrikaži ovu nitHvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
Esperemos que Twitter rectifique, porque a pesar de que sean una herramienta a priori bastante simple, permite crear relatos verdaderamente únicos y sería una pena que se perdiera el trabajo de tanta gente.
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Es posible que lo monte en el blog... pero, con todo el respeto, el motivo de contar todo esto por aquí también es que alguien las lea. Y la repercusión de los hilos es del orden de centenares de veces mayor que la de un post en el blog (al menos en mi caso)
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Tenía pensado lanzar para esta semana (por fin) el hilo sobre las correlaciones espurias de https://www.tylervigen.com/spurious-correlations … y el por qué se dan, con el papel que juegan la aleatoriedad y las series temporales. Dado que Twitter se ha cepillado los hilos, de momento queda postergado
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¿Cuántas veces habéis escuchado aquello de "este partido lo juegas 100 veces y ganas 99, y justo hoy tocó perder". Sabéis que gracias a los xG podemos hacer estas simulaciones, y no 100, si no miles y miles de veces. Os lo intento explicar.
pic.twitter.com/M6Ns60dL0a
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Aunque creo que esta hipótesis es aún más plausible...
https://twitter.com/PhDMartina/status/1224801173053550592 …Prikaži ovu nitHvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
Ahora me estoy imaginando un importance plot con la variable dummy "móvil puesto en ruta" teniendo una barra estratosférica
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Mirando detenidamente el vídeo de la fechoría, se observa que todos los móviles tienen abierto Google Maps y *creo* que con la ruta guiada puesta... es una opción, desde luego. Y si fuera verdad, sería de traca.https://twitter.com/_nestic/status/1224796562699837441 …
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Y en este caso preciso, el resto de variables deberían tener un comportamiento "peatonal". De ahí mi dilema, porque si es así, lo que pase con una carretilla pasará con un grupo de turistas. En fin, que todo esto me parece muuuy raro.
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Decís varios que la velocidad que pudiera llevar la carretilla podría ser velocidad típica de atasco, máxime si falta precisión en la geolocalización. En realidad, la velocidad es una de las variables + imp. a la hora de discernir entre vehiculo o peatón, pero para nada la única.
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Hay varias incongruencias, pero la que más me llama la atención es: ¿de verdad no se detectó que esos teléfonos móviles se desplazaban a velocidad de peatón?https://www.niusdiario.es/sociedad/trafico/artista-aleman-engana-google-maps-falso-atasco-berlin-99-telefonos-moviles_18_2893545294.html …
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Es muy conocido que la mediana es el valor que minimiza la suma de los valores absolutos de las desviaciones pero ¿serías capaz de dar una demostración convincente respondiendo a este tuit?
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Abstract del artículo: utilizamos una muestra de X participantes Sección de método del artículo: de los X participantes perdimos a la mitad en el post-test y no vamos a especificar de ninguna de las formas qué tratamiento hicimos de los datos recogidos tras esta circunstancia
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La aleatoriedad es la aceptación de la incapacidad (o la renuncia) a modelar un fenómeno con exactitud: uf, qué pereza me da buscar las causas que explican esto. ¡Considerémoslo aleatorio!
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Esta es una de las cosas que la gente hace alegremente y puede ser un gran error. Cuando se establece un modelo y se estiman los parámetros, ese modelo es "bueno" para los datos en el rango observado pero no sabemos nada de lo que sucede "más allá". Muy bueno
@Picanumeros!https://twitter.com/Picanumeros/status/1223580869039927297 …Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi -
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This is an important point for epidemiology too. Some of the questions we want to answer need complex methods, but many of our important questions could be answered much more easily if only we had the right, good quality data.https://twitter.com/hspter/status/1223315485128683522 …
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(Ejemplo basado en el artículo que se cita, y que ilustra básicamente lo mismo) Como se puede ver, dado que la relación sigue siendo lineal por encima de x = 80, la regresión sigue haciendo predicciones buenas (aunque esté "prohibido"). Random Forest imputa con el más cercano
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dat <- data.frame(x = 1:100, y = 1:100 + runif(100, -5,5)) modelo_rgr <- lm(y ~ x, dat[1:80,]) modelo_rf <- randomForest(y ~ x, dat[1:80,]) plot(dat) points(81:100, predict(modelo_rgr, dat[81:100,]), col = "blue") points(81:100, predict(modelo_rf, dat[81:100,]), col = "red")pic.twitter.com/R6eTXuVwOb
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El problema de los Random Forests (y de otros muchos algoritmos de ML): la incapacidad para hacer predicciones fuera del dominio de tus datos. También ocurre para los modelos estadísticos "clásicos" de regresión, pero si los datos siguen una tendencia clara no fallarán tanto.https://twitter.com/jeremyphoward/status/1223243434426650624 …
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Nos acercamos a los primeros días de verano (temperaturas máximas superiores a 25ºC). Aquí os recuerdo la probabilidad de un día de verano durante todo el año.
#clima#verano#rstats#rspatial@AEMET_Esp@ElTiempo_tve@ame_asociacionpic.twitter.com/FUIVBqJcZ8Prikaži ovu nitHvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
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