Llevo bastantes años usando X (antiguamente Twitter) para compartir cosas diversas, frecuentemente relacionadas con estadística y matemáticas. Los tuits se pierden en la inmensidad de las redes sociales, así que en esta entrada rescato algunos de ellos que forman una breve colección de reflexiones o aforismos con alusiones a conceptos matemáticos o estadísticos.
La vida no es markoviana: no importa cómo sea el presente, el pasado siempre influye en el futuro
Si los enunciados de los teoremas son las fachadas del edificio matemático, las definiciones son los andamios
Me cuesta dejar de leer una nota a pie de página. Esto tiene ventajas e inconvenientes: disminuye el sesgo, pero aumenta la varianza
Un teorema es tanto más valioso en estadística cuantas más predicciones de resultados de simulaciones se puedan hacer a partir de él
Todos los modelos lineales se parecen, los no lineales lo son cada uno a su manera
En estadística hay que mirar los datos a la distancia justa para equilibrar sesgo y varianza. En la vida es parecido.
A mis queridos alumnos: la UAM es vuestro Hogwarts, aprovechadlo
“No deje el camino por coger la vereda”, como lema de vida. A la manera estadística: no deje que el ruido le oculte la señal
Dice Nicolás Gómez Dávila que “la redención de la realidad es el oficio de la imaginación”. En estadística la realidad serían los datos y la imaginación los modelos
Todo profe de estadística conoce estas tres extrañas palabras: versicolor, setosa y virginica
Conseguir ver algo como obvio cuesta mucho esfuerzo.
Se habla de estadística casi siempre en contextos negativos (manipulación, errores de encuestas, etc.) En contextos positivos se habla de algoritmos, matemáticas, machine learning,… Tenemos un problema de imagen
En estadística hay que tener cuidado para que el rigor matemático no se convierta en rigor mortis
Desde que se puede decir clústeres, los conglomerados se sienten ignorados
Según Samule Butler “la vida es el arte de sacar conclusiones suficientes a partir de datos insuficientes”. Eso es más bien la estadística, en la vida a menudo hay que sacar conclusiones sin dato alguno.
Hay que leer las demostraciones de los teoremas muchas veces. Su valor no es la garantía de que un resultado es cierto, sino lo que aportan a la comprensión de los conceptos
Hay dos tipos principales de personas: las que en su vida quieren minimizar el sesgo y las que buscan minimizar la varianza
Los modelos sin datos están vacíos; los datos sin modelos son ciegos
Las demostraciones se inventan pero los resultados se descubren
En un problema de clasificación dos variables inútiles por separado pueden ser muy efectivas si colaboran. Considérese lección para la vida en general
La literatura y las matemáticas se parecen: ambas ponen en la vida un poco de orden
Las buenas matemáticas siempre mejoran la comprensión de un problema. Esto las distingue de las malas, que suelen complicarlo innecesariamente
El futuro depende del presente, y no de cómo hemos llegado a este presente. Pensándolo bien, la propiedad de Markov encierra una lección de vida