Big Data, modelos y estadísticas

Doctor Strangelove nos enseña como ganar en la bolsa
Lástima que este video no tiene subtítulos. Encontré una investigación interesante del profesor Tobias Preis que muestra como la cantidad de búsquedas de algunas palabras en Google o en Wikipedia podrían usarse para predecir la subida o baja en el precio de las acciones. El análisis de búsquedas de Google parece una técnica de big data sencilla, al alcance de cualquiera y como decía en una entrada anterior podría usarse para predicciones basadas en el principio de "sabiduría de las multitudes", solo hay que ponerse a jugar un buen rato buscando correlaciones.

Claro que lo que propone este "Doctor Strangelove" no serviría para ganar de manera consistente en el mercado de valores, porque el sistema anulará a cualquier predictor consistente en mediano plazo, pero supongo que serviría para hacer unas cuantas pasadas antes que los demás se den cuenta. En todo caso nos da una idea del poder que puede llegar a tener el big data.

Un bombón de los modelos matemáticos
Encontré otro video de Clio Crewsswel, que trata de vender el enfoque opuesto -de los modelos matemáticos- este si que se puede obtener con subtítulos en español haciendo click en el icono de rueda dentada y escogiendo el idioma. Es muy divertida  aunque superficial, se lo perdono por rica, nada más.



En su propaganda a los modelos matemáticos no se toma la molestia de aclarar cuales son las restricciones y simplificaciones de los modelos que muestra, los vende como "muy sofisticados" pero no tengo dudas que deben ser simplificaciones brutales y las conclusiones, como podemos ver, son todas triviales. Es un buen ejemplo de lo que he escrito contra los modelos matemáticos del comportamiento humano pero como ya dije, se le perdona todo por RICA.

Estadísticas de EdX
Todos estos ociosos paseos por Youtube solo muestran a que nivel está llegando mi desocupación, para aprovechar un poco el tiempo empecé con un curso de EdX llamado I -heart- Statistics de unos profesores de la Universidad de Notre Dame. No lo voy a seguir completo pero me interesa entender algunas cosas fundamentales de la estadística frecuentista que nunca las he entendido bien. Normalmente los cursos de estadística caen en enseñar en detalle los procedimientos y fórmulas, como si fueran recetas de cocina, pero muy pocos se dedican a justificar o explicar las ideas que hay detrás de los procedimientos.

Está lleno de number cruncher, expertos en usar programas estadísticos como el SPSS o el R, que interpretan con gran seguridad los resultados de las pruebas, pero muy pocos tienen realmente idea de lo que están haciendo. A mi lo que me tiene especialmente intrigado es la relación entre estadística y el análisis combinatorio, es algo que se estudia al comienzo de los cursos pero se olvida o se deja de lado demasiado pronto para mi gusto. Creo que mucha gente pierde de vista esa relación, que -al menos como yo la veo- es parte fundamental de las pruebas estadísticas, muy importante para entender que diablos significan.

Es muy curioso, la mayoría de los profesores de estadística que he tenido tienen poca idea de lo que hablan, o si saben algo no se nota, o no son capaces de explicarlo. Cuando uno los aprieta un poco con preguntas se van enseguida al argumento de autoridad. Es muy parecido a lo que pasa con muchos profesores de microeconomía, se manejan muy bien con la mecánica pero no tienen idea de que es lo que están haciendo. Bueno, hubo una excepción, mi primer profesor de estadística don Erich Glass tenía la película muy clara, pero ya está muerto, fuí bien amigo con él y me encantaría poder hacerle unas preguntas ahora que he estudiado un poco más del asunto pero ya no hay caso.

En fin, está estadísticamente comprobado (que frase más odiosa y falsa) que el ocio es la madre de todos los vicios. Por estos días yo debería ser un vicioso perdido, sin remedio.