Rango Finito

fotoscódigoobservatorioshermanocerdo temas plots

errores

Diferencias significativas

Un error estadístico frecuente ocurre cuando se comparan resultados en intenciones de voto en una encuesta entre un par de candidatos, usualmente los dos más fuertes. El error consiste en tomar la diferencia entre los porcentajes obtenidos y compararla con el margen de error que reporta la encuesta. Si la diferencia es mayor que el margen de error (o dos veces el margen de error, algo así), se concluye erróneamente que la ventaja es significativa. En realidad ese margen de error no aplica a diferencias de valores sino a valores puntuales, por decirlo burdamente. Las diferencias de valores tienen una distribución distinta y un margen de error propio. Hace un par de días Guillermo Moncecchi publicó este cuaderno de iPython mostrando cómo evaluar rigurosamente esas diferencias. En algún apartado proponía armas una página que permitiera poner los valores a comparar y el número de encuestados y la página calculara si la diferencia era significativa o no. Ayer me senté un rato y la armé. Permite comparar valores a una pregunta en una misma encuesta o el mismo valor en dos encuestas distintas con la misma pregunta. En el primer caso, si la diferencia no es significativamente distinta de cero con un nivel de confianza del 95% entonces indica cuál sería el mínimo número de encuestados con los cuales esa diferencia sería efectivamente significativa. Aquí, como acompañamiento, cuatro gráficos señalando para porcentajes p1 y p2 cuáles pares tienen diferencia significativa (azul marino) y cuales no (rosa claro) dependiendo del número de encuestados (N). Sombreo la zona irrelevante en la que p1 y p2 suman más de 1. Entre más altos sean los valores de p1 y p2 se vuelve más difícil asegurar que su diferencia sea respaldada por la encuesta.

confianzas

Canales hacia afuera

Una nota en la New Yorker matizando la ola de críticas y cuestionamientos recientes a “la ciencia” (e.g., en el último The Economist) y aclarando que esas críticas nacen justo al mismo tiempo que varias iniciativas para corregir los problemas que señalan. Clave esto casi al final:

[W]hat science really needs is greater enthusiasm for those people who are willing to invest the time to try to sort the truth from hype and bring that to the public. Academic science does far too little to encourage such voices.

He Got Game

Lo que importa no es el juego sino lo que está detrás del juego. Lo que el juego resuelve. Todos quieren un pedazo de la carne de Jesus, de su salvación. Jesus es un artículo que se compra y se vende. Nadie pone en discusión que ese es su destino. El dilema de Jesus no es si venderse sino a quién. Aún así, en su indecisión hay carácter. Jesus quiere que el juego signifique algo más que el juego detrás del juego: fuck the game if it ain’t sayin nuttin. El juego debe ser una herramienta para ascender y escapar de la vida predefinida de los negros, de sus futuros muertos. Jake quería eso para Jesus. Esa era su herencia. Algún día Jesus lo entendería. Jake tiene siete días para ganar su libertad, pero no quiere ser libre. Su condena es justa. No merece el perdón. Jake quisiera regresar en el tiempo y reestablecer lo perdido, pero sabe que eso es imposible. Sólo quedan las enseñanzas del juego y lo que está detrás del juego: la tristeza, el arrepentimiento, los errores, las heridas y el rencor. El hijo perdido en una cancha que crece y se aleja.

There’s something happening here. What it is ain’t exactly clear.

Mistakes


Tim is off on a search to rescue the Princess. She has been snatched by a horrible and evil monster.

This happened because Tim made a mistake.

Not just one. He made many mistakes during the time they spent together, all those years ago. Memories of their relationship have become muddled, replaced wholesale, but one remains clear: the Princess turning sharply away, her braid lashing at him with contempt.

He know she tried to be forgiving, but who can just shrug away a guilty lie, a stab in the back? Such a mistake will change a relationship irreversibly, even if we have learned from the mistake and would never repeat it. The Princess’s eyes grew narrower. She became more distant.

Our world, with its rules of causality, has trained us to be miserly with forgiveness. By forgiving too readily, we can be badly hurt. Buf it we’ve learned from a mistake and become better for it, shouldn’t we be rewarded for the learning, rather than punished for the mistake?

What if our world worked differently? Suppose we could tell her: “I didn’t mean what I just said,” and she would say: “It’s okay, I understand,” and she would not turn away, and life would really proceed as though we had never said that thing? We could remove the damage but still be wiser for the experience.

Tim and the Princess lounge in the castle garden, laughing together, giving names to the colorful birds. Their mistakes are hidden from each other, tucked away between the folds of time, safe.

Braid