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#1:
OBLIGATORIO leerlo para un mejor desempeño de nuestras labores meaneamenísticas!
#24:
#19
Totalmente de acuerdo.
La importancia de la estadística y la probabilidad en conocimientos científicos y técnicos es brutal y, sin embargo, ha sido muy dejada de lado.
Te hablo de mi experiencia (que es de hace bastantes años pero por lo visto el problema sigue existiendo). Hice COU hace más de 20 años (curso 90-91 si no recuerdo mal) y veía con estupor cómo los grupos de ciencias estudiábamos cosas como integrales y matrices (que, dicho sea de paso, tienen una utilidad práctica casi nula, sobre todo las integrales... jamás he visto a nadie usar una sola integral a nivel profesional) mientras en el grupo de letras estudiaban cosas como la campana de Gauss... Y antes de COU (primero o segundo de BUP) el contacto con la estadística y la probabilidad fue tan básico como la probabilidad de lanzar un dado o una moneda, relacionado habitualmente con combinatoria. Y el teorema de Bayes así de pasada.
Mi estupor continuaba iniciada la carrera (Teleco), en primer curso, donde estudiábamos cosas irrelevantes como Dibujo Técnico (sí, con escuadra, cartabón y los Rotring), Álgebra (demostraciones, espacios vectoriales y métricos, etc), Cálculo (integrales, límites, series, topología, etc), Física (Mecánica, Óptica, Termodinámica, etc) y Química (materiales, enlaces, átomos, moléculas... y algo de Mecánica Cuántica muy básica). En los únicos momentos en que se trataba algo de estadística fue en el Laboratorio de Física y en Mecánica Cuántica cuando nos dijeron que el cuadrado de la función de onda tenía un significado de probabilidad. ¡Nada más! Cabe destacar que el Laboratorio de Física apenas contaba para la nota y consistía en pintar las medidas tomadas en varios experimentos como puntos y entre ellos la recta de regresión que se calculaba con una fórmula, y que no sabíamos ni lo que era...
Hubo que esperar al tercer curso para cursar la asignatura de Estadística, donde nos contaban ¡por fin! qué era eso de la campana de Gauss y por qué era tan importante y tan usada... en la ciencia y la técnica. Eso sí, sin mucho tiempo a pararse a pensar en ello, ya que en la misma asignatura se veían mil cosas, incluyendo Procesos Estocásticos. No es de extrañar que llegada esta asignatura los alumnos la encontrasen difícil (normal, ya que no habíamos visto apenas nada de eso)... yo fui uno de los que mayor nota saqué en el examen, un 7.2, y hubo gran porcentaje de suspensos. Lo dicho, una aberración.
Recientemente hice cursos online (MOOC) de universidades prestigiosas (Standford, MIT, etc) y ¿qué te encuentras? Pues estadísticas por todos lados:
* Inteligencia Artificial (Estadística, Redes Bayesianas, Procesos de Markov, Modelos Ocultos de Markov, Robots, Lenguaje Natural... cosas como el traductor de Google o el filtro antispam de Gmail se basan en modelos estadísticos),
* Coche robótico (Localización: dónde se encuentra el coche con mayor probabilidad basado en los datos que toma, Seguimiento: dadas varias estimaciones sucesivas de localización dónde se espera que irá el coche con mayor probabilidad en un instante posterior, etc),
* Mecánica Cuántica y Computación cuántica (aquí prácticamente todo el curso son matrices y probabilidades)
* Model Thinking (modelado matemático de situaciones complejas del mundo real... como os podéis imaginar, las matemáticas que se usan no son integrales ni nada de eso sino que muchos de ellos son más bien modelos estadísticos: gaussianas, distribuciones de Poisson, regresión lineal, procesos de markov, etc)
* Biología (junto a cosas que no tienen nada que que ver con matemáticas aparecen habitualmente estadísticas, especialmente en experimentos de genética)
* Introducción a la programación (al menos uno de los cursos que estuve mirando tenía varias cosas relacionadas con estadísticas y probabilidades)
Aparte de otros cursos con relación más directa, como cursos de Estadística en general o este otro:
* Probabilistic Graphical Models: pues eso, un curso entero de modelos gráficos probabilísticos... no sólo las redes bayesianas de las que habla el artículo, sino también los modelos de Markov y otros. Tanto en este curso como en el de Inteligencia Artificial se enseña cómo saber si dos variables son independientes o no (estadísticamente) a partir del grafo de la red bayesiana, siguiendo reglas bastante simples.
Totalmente de acuerdo.
La importancia de la estadística y la probabilidad en conocimientos científicos y técnicos es brutal y, sin embargo, ha sido muy dejada de lado.
Te hablo de mi experiencia (que es de hace bastantes años pero por lo visto el problema sigue existiendo). Hice COU hace más de 20 años (curso 90-91 si no recuerdo mal) y veía con estupor cómo los grupos de ciencias estudiábamos cosas como integrales y matrices (que, dicho sea de paso, tienen una utilidad práctica casi nula, sobre todo las integrales... jamás he visto a nadie usar una sola integral a nivel profesional) mientras en el grupo de letras estudiaban cosas como la campana de Gauss... Y antes de COU (primero o segundo de BUP) el contacto con la estadística y la probabilidad fue tan básico como la probabilidad de lanzar un dado o una moneda, relacionado habitualmente con combinatoria. Y el teorema de Bayes así de pasada.
Mi estupor continuaba iniciada la carrera (Teleco), en primer curso, donde estudiábamos cosas irrelevantes como Dibujo Técnico (sí, con escuadra, cartabón y los Rotring), Álgebra (demostraciones, espacios vectoriales y métricos, etc), Cálculo (integrales, límites, series, topología, etc), Física (Mecánica, Óptica, Termodinámica, etc) y Química (materiales, enlaces, átomos, moléculas... y algo de Mecánica Cuántica muy básica). En los únicos momentos en que se trataba algo de estadística fue en el Laboratorio de Física y en Mecánica Cuántica cuando nos dijeron que el cuadrado de la función de onda tenía un significado de probabilidad. ¡Nada más! Cabe destacar que el Laboratorio de Física apenas contaba para la nota y consistía en pintar las medidas tomadas en varios experimentos como puntos y entre ellos la recta de regresión que se calculaba con una fórmula, y que no sabíamos ni lo que era...
Hubo que esperar al tercer curso para cursar la asignatura de Estadística, donde nos contaban ¡por fin! qué era eso de la campana de Gauss y por qué era tan importante y tan usada... en la ciencia y la técnica. Eso sí, sin mucho tiempo a pararse a pensar en ello, ya que en la misma asignatura se veían mil cosas, incluyendo Procesos Estocásticos. No es de extrañar que llegada esta asignatura los alumnos la encontrasen difícil (normal, ya que no habíamos visto apenas nada de eso)... yo fui uno de los que mayor nota saqué en el examen, un 7.2, y hubo gran porcentaje de suspensos. Lo dicho, una aberración.
Recientemente hice cursos online (MOOC) de universidades prestigiosas (Standford, MIT, etc) y ¿qué te encuentras? Pues estadísticas por todos lados:
* Inteligencia Artificial (Estadística, Redes Bayesianas, Procesos de Markov, Modelos Ocultos de Markov, Robots, Lenguaje Natural... cosas como el traductor de Google o el filtro antispam de Gmail se basan en modelos estadísticos),
* Coche robótico (Localización: dónde se encuentra el coche con mayor probabilidad basado en los datos que toma, Seguimiento: dadas varias estimaciones sucesivas de localización dónde se espera que irá el coche con mayor probabilidad en un instante posterior, etc),
* Mecánica Cuántica y Computación cuántica (aquí prácticamente todo el curso son matrices y probabilidades)
* Model Thinking (modelado matemático de situaciones complejas del mundo real... como os podéis imaginar, las matemáticas que se usan no son integrales ni nada de eso sino que muchos de ellos son más bien modelos estadísticos: gaussianas, distribuciones de Poisson, regresión lineal, procesos de markov, etc)
* Biología (junto a cosas que no tienen nada que que ver con matemáticas aparecen habitualmente estadísticas, especialmente en experimentos de genética)
* Introducción a la programación (al menos uno de los cursos que estuve mirando tenía varias cosas relacionadas con estadísticas y probabilidades)
Aparte de otros cursos con relación más directa, como cursos de Estadística en general o este otro:
* Probabilistic Graphical Models: pues eso, un curso entero de modelos gráficos probabilísticos... no sólo las redes bayesianas de las que habla el artículo, sino también los modelos de Markov y otros. Tanto en este curso como en el de Inteligencia Artificial se enseña cómo saber si dos variables son independientes o no (estadísticamente) a partir del grafo de la red bayesiana, siguiendo reglas bastante simples.
#6:
Cuando yo estudié esas cosas, nos contaron el ejemplo de las cigüeñas y los nacimientos. He intentado encontrar el origninal,pero solo he encontrado referencias:
http://naukas.com/2012/12/03/la-confusion-de-las-ciguenas/
Lo resumo: hace muchos años salió publicado en Nature un estudio sobre la natalidad en Alemania de 1960 a 1980. El estudio concluía sarcásticamente que, ante la poca plausibilidad de la teoría de la reproducción sexual, tenían la firmeza de la Teoría de la cigüeña: existía correlación estadísticamente significativa entre el número de cigüeñas y la natalidad, en tiempo y en espacio.
Buen artículo, meneo.
http://naukas.com/2012/12/03/la-confusion-de-las-ciguenas/
Lo resumo: hace muchos años salió publicado en Nature un estudio sobre la natalidad en Alemania de 1960 a 1980. El estudio concluía sarcásticamente que, ante la poca plausibilidad de la teoría de la reproducción sexual, tenían la firmeza de la Teoría de la cigüeña: existía correlación estadísticamente significativa entre el número de cigüeñas y la natalidad, en tiempo y en espacio.
Buen artículo, meneo.
Comentarios
OBLIGATORIO leerlo para un mejor desempeño de nuestras labores meaneamenísticas!
Viñeta de XKCD muy relacionada: https://xkcd.com/925/
#9 ...y puede que más aún: http://xkcd.com/552/
#16 Menos mal que no has puesto el enlace al propio post como "más relacionado aún con sí mismo"
#17 #21 Efectivamente, no lo he leído aún, lo he visto en el movil y solo he podido ojear los comentarios por la velocidérrima...
De hecho he reconocido la url en el comentario y he escrito la 552 que me la se de memoria.
La otra que me sé es la 386...
#17 #21 Llegando ya a casa veo que el artículo lleva incrustada la viñeta...
Pero eso no es lo que me ha sorprendido, claro, sino el negativo. Y lo realmente sorprendente es que a estas alturas me sorprenda ya un voto negativo aquí en MNM.
#16 ¿No te suena de algo esa viñeta? Ah, claro, no te suena porque no te leíste el artículo.
Cuando yo estudié esas cosas, nos contaron el ejemplo de las cigüeñas y los nacimientos. He intentado encontrar el origninal,pero solo he encontrado referencias:
http://naukas.com/2012/12/03/la-confusion-de-las-ciguenas/
Lo resumo: hace muchos años salió publicado en Nature un estudio sobre la natalidad en Alemania de 1960 a 1980. El estudio concluía sarcásticamente que, ante la poca plausibilidad de la teoría de la reproducción sexual, tenían la firmeza de la Teoría de la cigüeña: existía correlación estadísticamente significativa entre el número de cigüeñas y la natalidad, en tiempo y en espacio.
Buen artículo, meneo.
Si haces ejercicio, llevas una dieta sana y bebes agua marca , mejorará tu salud y bajarás peso.
Conclusión: el agua mejora la salud y adelgaza.
#3 -Estudios científicos demuestran que el agua Lanjarón es buena para el corazón.
-Entonces póngame un vaso de agua Bezoya.
Hay cosas que no comprendo en el planteamiento de los conocimientos matemáticos exigidos para la prueba de Selectividad en Andalucía.
Sólo hay dos asignaturas de matemáticas:
Para los de Ciencias: Matemáticas II
- Derivadas: nivel fuerte
- Integrales: nivel fuerte
- Vectores: nivel fuerte
- Matrices: nivel fuerte
- Geometría analítica: nivel fuerte
- Estadística y Probabilidad: nada
Para los de Letras: Matemáticas aplicadas a las Ciencias Sociales
- Derivadas: nivel aceptable
- Integrales: nada
- Vectores: nivel bajo
- Matrices: nivel básico
- Geometría analítica: nada
- Estadística y Probabilidad: nivel aceptable/fuerte
Existen dos modalidades de Ciencias, enfocadas a dos grandes grupos de carreras universitarias:
- Tecnológica: Los alumnos vienen aceptablemente preparados en Matemáticas... pero tendrán que aprender sobre la marcha a usar la Estadística en sus experimentos.
- Salud: Lo pasan mal en Bioestadística y en Biofísica (aunque la asignatura suele ceñirse a utilidades físicas del cálculo vectorial, sin abusar del cálculo diferencial e integral, los alumnos suelen haber evitado Física en 2º de Bachillerato pues, además de ser difícil, tanto Química como Biología les resultan más útiles). Apenas necesitarán derivadas, integrales y matrices al nivel que se les exigió en Selectividad.
Y otras dos de Letras:
- Ciencias Sociales: lo pasarán mal en Administración de Empresas o Economía, pues necesitarán una base fuerte en derivadas, integrales y matrices.
- Humanística: probablemente la base estadística con la que llegan sea suficiente para ser fortalecida luego en carreras como Sociología y similares.
Todo esto, por supuesto, también viene influido por la calidad de los profesores tanto en el instituto como en la universidad, así como por el interés y desempeño del alumno en las asignaturas de matemáticas (es de esperar que sea mayor en las carreras de la modalidad tecnológica que en las demás).
En fin, creo que no está bien planteado el currículo de Matemáticas para Bachillerato en Andalucía, y en particular, es triste el olvido de la Estadística para los alumnos de Ciencias.
#19
Totalmente de acuerdo.
La importancia de la estadística y la probabilidad en conocimientos científicos y técnicos es brutal y, sin embargo, ha sido muy dejada de lado.
Te hablo de mi experiencia (que es de hace bastantes años pero por lo visto el problema sigue existiendo). Hice COU hace más de 20 años (curso 90-91 si no recuerdo mal) y veía con estupor cómo los grupos de ciencias estudiábamos cosas como integrales y matrices (que, dicho sea de paso, tienen una utilidad práctica casi nula, sobre todo las integrales... jamás he visto a nadie usar una sola integral a nivel profesional) mientras en el grupo de letras estudiaban cosas como la campana de Gauss... Y antes de COU (primero o segundo de BUP) el contacto con la estadística y la probabilidad fue tan básico como la probabilidad de lanzar un dado o una moneda, relacionado habitualmente con combinatoria. Y el teorema de Bayes así de pasada.
Mi estupor continuaba iniciada la carrera (Teleco), en primer curso, donde estudiábamos cosas irrelevantes como Dibujo Técnico (sí, con escuadra, cartabón y los Rotring), Álgebra (demostraciones, espacios vectoriales y métricos, etc), Cálculo (integrales, límites, series, topología, etc), Física (Mecánica, Óptica, Termodinámica, etc) y Química (materiales, enlaces, átomos, moléculas... y algo de Mecánica Cuántica muy básica). En los únicos momentos en que se trataba algo de estadística fue en el Laboratorio de Física y en Mecánica Cuántica cuando nos dijeron que el cuadrado de la función de onda tenía un significado de probabilidad. ¡Nada más! Cabe destacar que el Laboratorio de Física apenas contaba para la nota y consistía en pintar las medidas tomadas en varios experimentos como puntos y entre ellos la recta de regresión que se calculaba con una fórmula, y que no sabíamos ni lo que era...
Hubo que esperar al tercer curso para cursar la asignatura de Estadística, donde nos contaban ¡por fin! qué era eso de la campana de Gauss y por qué era tan importante y tan usada... en la ciencia y la técnica. Eso sí, sin mucho tiempo a pararse a pensar en ello, ya que en la misma asignatura se veían mil cosas, incluyendo Procesos Estocásticos. No es de extrañar que llegada esta asignatura los alumnos la encontrasen difícil (normal, ya que no habíamos visto apenas nada de eso)... yo fui uno de los que mayor nota saqué en el examen, un 7.2, y hubo gran porcentaje de suspensos. Lo dicho, una aberración.
Recientemente hice cursos online (MOOC) de universidades prestigiosas (Standford, MIT, etc) y ¿qué te encuentras? Pues estadísticas por todos lados:
* Inteligencia Artificial (Estadística, Redes Bayesianas, Procesos de Markov, Modelos Ocultos de Markov, Robots, Lenguaje Natural... cosas como el traductor de Google o el filtro antispam de Gmail se basan en modelos estadísticos),
* Coche robótico (Localización: dónde se encuentra el coche con mayor probabilidad basado en los datos que toma, Seguimiento: dadas varias estimaciones sucesivas de localización dónde se espera que irá el coche con mayor probabilidad en un instante posterior, etc),
* Mecánica Cuántica y Computación cuántica (aquí prácticamente todo el curso son matrices y probabilidades)
* Model Thinking (modelado matemático de situaciones complejas del mundo real... como os podéis imaginar, las matemáticas que se usan no son integrales ni nada de eso sino que muchos de ellos son más bien modelos estadísticos: gaussianas, distribuciones de Poisson, regresión lineal, procesos de markov, etc)
* Biología (junto a cosas que no tienen nada que que ver con matemáticas aparecen habitualmente estadísticas, especialmente en experimentos de genética)
* Introducción a la programación (al menos uno de los cursos que estuve mirando tenía varias cosas relacionadas con estadísticas y probabilidades)
Aparte de otros cursos con relación más directa, como cursos de Estadística en general o este otro:
* Probabilistic Graphical Models: pues eso, un curso entero de modelos gráficos probabilísticos... no sólo las redes bayesianas de las que habla el artículo, sino también los modelos de Markov y otros. Tanto en este curso como en el de Inteligencia Artificial se enseña cómo saber si dos variables son independientes o no (estadísticamente) a partir del grafo de la red bayesiana, siguiendo reglas bastante simples.
Leyendo este artículo, me ha recordado esto de Wert...
Wert dice que no hay correlación entre ser inteligente y ser ministro
http://www.lavozdegalicia.es/noticia/sociedad/2013/04/09/wert-dice-correlacion-inteligente-ministro/00031365535179677352503.htm
La mayor sátira a esto está en las sagradas escrituras que dice que la disminución de los piratas hace que la temperatura global aumente.
http://es.wikipedia.org/wiki/Pastafarismo#Los_piratas_y_el_calentamiento_global
El artículo es bueno, pero eso de que es ignorado..... Esto es un caso típico en varios exámenes a lo largo de la carrera de sociología. Tampoco publicarías en ninguna buena revista de ciencias sociales (insisto, una buena) ignorando esto.
Eso si, en los estudios sobre la sociedad pasa como en los estudios de salud: los modelos tienden a un número enorme de elementos implicados, así que surgen errores de relación de causalidades, porque no existe la facilidad de las ciencias técnicas de experimentar en un entorno controlado.
Es un buen artículo para explicar esto en primero. A mi me lo explicaron (hace ya muuuuchos años) en mi primera clase de la carrera de sociología con la correlación entre tener el pie más grande y ganar más dinero. ¿Porque los jugadores de la NBA ganan mucho dinero? No, porque los hombres ganan más que las mujeres y tienen el pie más grande.
Saludetes.
Mierda, ya la habían enviado: El tamaño del pene está relacionado con el crecimiento del PIB
El tamaño del pene está relacionado con el crecimi...
noticias.terra.esEn fin. He tenido experiencias en estos lares donde había algún listo que veía causalidad donde ni siquiera había correlación. Se lo intentas explicar y en lugar de debatir te cascan negativos. Supongo que porque las matemáticas no admiten mucho debate. 2011-solo-abortaron-2-3-mujeres-sin-estudios#c-53
#7 Aunque su objetivo no sea ese, los negativos en meneame, desgraciadamente en muchas ocasiones, solo suelen reflejar las opiniones de quienes los emiten e, independientemenete de lo buenos o malos que sean los argumentos, puede pasar que alguien que esté en contra de los caracoles verdes te vote negativo aunque justifiques de mil formas sensatas y plausibles tu opinión a favor de los mismos.
#8 hace falta una Herramienta de este tipo: http://confront.intel-research.net/Dispute_Finder.html
#11 jaja... eso es trampa
(aunque bueno...me lo apunto )
Como si fuera un "error". La mayoría de esos estudios se hacen al revés. Se tiene la conclusión a priori, y se busca una correlación que convierta la conclusión en "científica". Poco importa que sea absurdo, vende, y la gente traga.
El articulo esta bien para que en los estudios la gente no saque conclusiones precipitadas. Pero eso no quita que muchos estudios y resultados en un principio solo se avalan por esa correlacion, por ejemplo el cancer por amianto, en Francia los sindicatos pedian prohibirlo con los datos de la correlacion, con los pocos estudios y datos que habia, como no, la industria alargo el pulso 20 años... ¿cuando los sindicatos y asociacioes pedian la prohibicion, estaba suficientemente demostrado o se precipitaron y fue casualidad?...??... algunos esa correlacion la ven clara, a otros les interesa, a otros les interesa no verla... hay un poco de todo... (esto ultimo, me refiero tanto cuando la correlacion es acertada o erronea)
El artículo genial
Aunque el ejemplo también me parece incorrecto, no creo que haya correlación entre entre nivel económico y delincuencia.
Una pena que el artículo, que empezaba muy fuerte citando a Ioannidis, solo se dedique a presentar la parte más burda del problema de los estudios científicos. Es un poco como si nombrases un estudio en el que se defiende que la mayoría de los políticos son corruptos y limitases tu crítica a Julián Muñoz y a la Pantoja.
10 cm de media los surcoreanos muajaja para 18 cm los ghaneses (ver ultima gráfica correlacion pene/renta per capita). Esta claro quien "gana".
¿Entonces, si me fumo un porro me vuelvo esquizofrénico y adicto a la heroína?
Yo creo que establecer una correlación entre hábitos de vida saludables y determinadas marcas es lo que pretende en realidad el convenio entre el Ministerio de Sanidad y el lobby alimenticio. habitosdevidasaludables.com
Es decir, por una parte se intenta compensar el anuncio "azucarero" con mensajes para promover buenos hábitos, pero se crea el efecto contrario de asociar esas marcas a los buenos hábitos alimenticios, o eso o estoy un poco conspiranoico.