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Victor Peinado
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Morello en la banda sonora de Pacific Rim
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If Saturn were as close to Earth as the Moon is, this is how it would look.
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¡Fantástico!
Space Oddity: Hadfield Records First Music Video from Space

This is incredible! 

He’s leaving space on Monday, but not before giving the world a memorable parting gift. ISS Commander Chris Hadfield has captured the attention and imagination of so many during his five-plus months in space via social media and with the many videos he’s recorded while on the International Space Station. This is his final video from the station, and according to his son Evan Hadfield — who has helped orchestrate the Commander’s barrage of tweets and images — it is also, coincidentally, the first real music video ever recorded in space.

“With deference to the genius of David Bowie, here’s Space Oddity, recorded on Station,” Hadfield tweeted. “A last glimpse of the World.”


Read more: http://www.universetoday.com/102095/space-oddity-hadfield-records-first-music-video-from-space/
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Las tres reglas éticas
Hace unos meses leí el libre "Antifragile" de Nicholas Taleb, y me convertí en un fan de sus popuestas y reglas éticas. Hoy tuiteó las principales:

1. Si ves fraude y no gritas fraude, eres un fraude (https://twitter.com/nntaleb/status/328298568366567424)

2. Nunca debes exponer a los demás a un riesgo de daño o pérdida, sin estar expuesto tú mismo (https://twitter.com/nntaleb/status/328300122628820992)

3. No permitir convertir al conocimiento en un deporte para espectadores de rankings, modas e incentivos corruptos (https://twitter.com/nntaleb/status/328300122628820992)

El 3 es más para economistas y opinólgos. Pero el 1 es más genérico, y no creo que lo pasen muchos. La mayoría calla cuando los reconoce, porque son amigos, porque el fin es bueno e importante, porque puede perjudicar a mi trabajo o negocios, porque tengo una reputación, porque es de mi partido, porque los otros son peores...

Igual para el 2, es fácil opinar y decir qué deben hacer. Pero pocos piensan que es fácil opinar sin enfrentarse a los mismos riesgos ("la piel en el juego", "the skin in the game"). Esos que opinan sin hacer lo mismo que proponen, son también un fraude. Y hay infinitos casos, desde los que dice qué valores hay que comprar, pero ellos no invierten un duro de su cuenta... a los que dicen que todos deben usar software libre, salvo ellos, que están excentos por razones superiores... como que los iPad son chulos ;)
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Por fin puedo anunciaros que el curso de Estadística y R orientado a  investigadores de PLN del que hablé hace meses (https://plus.google.com/u/0/100361481738141205228/posts/1GMHUCkhhjJ) está listo para comenzar. Arrancamos el lunes 6 de mayo y terminaremos el 21 de julio. Durará por lo tanto 11 semanas. Proponemos un ritmo bastante sosegado, esperando que todos los interesados puedan participar.

El formato que finalmente hemos elegido es el de "grupo de lectura y autoestudio" a distancia en torno al libro Analyzing Linguistic Data: A practical introduction to Statistics de R. H. Baayen (http://www.ualberta.ca/~baayen/publications/baayenCUPstats.pdf).

La participación en el grupo de lectura es completamente abierta y gratuita. Los interesados podéis inscribiros directamente en la web que usaremos para dar soporte al grupo: http://ald.usar.org.es.

Para más detalles, consultad la descripción del grupo y el funcionamiento del foro (http://ald.usar.org.es/acerca-de/), la lista de preguntas frecuentes (http://ald.usar.org.es/preguntas-frecuentes/) o contactad directamente conmigo.

Gracias de antemano y saludos.
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Como algunos ya sabéis, estamos pensando en organizar un curso de
Estadística para investigadores. La idea es enfocarlo para cubrir las
dudas y necesidades que solemos tener los que investigamos en tareas
de PLN y Acceso a la Información a la hora realizar análisis
estadísticos en experimentos e interpretar correctamente los
resultados.

Aquí tenéis los detalles del curso:
https://gist.github.com/vitojph/dc87aa95dd97d5e75c64

Necesitamos vuestra opinión. Por favor, enviad sugerencias y
distribuid este mensaje en vuestros grupos y entre colegas que puedan
estar interesados.
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¿Algún experto en Estadística en la sala? Ahí va un resumen de las dudas que tengo a la hora de analizar los datos recopilados en un experimento con usuarios. Gracias de antemano :-)

Quiero analizar el comportamiento de distintos grupos de usuarios que han participado en un experimento de búsqueda translingüe de imágenes. Estoy realizando análisis de varianza factorial sobre más de 3000 observaciones (sesiones de búsqueda). Mis datos no están equilibrados, y eso puede ser un problema:

1) Una de las condiciones de mi experimento es el perfil de usuario y tengo tres niveles. Estos niveles no están equilibrados, aunque creo que son lo suficientemente grandes para minimizar los problemas: 1800 sesiones de un grupo, 400 de otro y 700 del tercero.

2) El experimento es "repeated measures" (no sé cómo se dice en español). Tengo 61 usuarios diferentes, pero un mismo usuario puede ser de un tipo u otro dependiendo de la imagen que tiene que buscar en cada momento. Como mínimo, cada usuario ha utilizado mi sistema 15 veces.

Hasta el momento, he podido confirmar algunas de las hipótesis de partida que tenía (p. ej., si te manejas bien en alemán pero no en francés, encontrarás más fácilmente las imágenes descritas en alemán, salvo que conozcas, aunque sea como segunda lengua, un idioma similar al francés).

Mi mayor dificultad es saber si el hecho de no tener grupos de usuarios equilibrados penaliza mis conclusiones. Leyendo bastante, he aprendido que en mi caso no puedo realizar análisis de varianza factorial  calculando la suma de cuadrados de la manera tradicional. He realizado mis anovas especificando que la suma de cuadrados es de tipo III cuando la interacción entre dos factores es significativa y de tipo II cuando no lo es, y he encontrado diferencias significativas en la  interacción entre perfil y dificultad de la imagen, por ejemplo.

Ok, en este punto, parece ser que hay que completar el análisis de
varianza calculando el tamaño de los efectos. Hay varias estadísticas,
pero he visto que habitualmente se calcula eta^2 para ver la proporción de varianza asociada con cada efecto o interacción de efectos. ¿Con eso es suficiente? He visto que existe también una eta parcial que parece ajustarse más a mi diseño experimental con medidas repetidas (recordad que un mismo usuario puede ser un mismo perfil más de una vez).

Por otro lado, en la primera versión del artículo, los revisores me lo tiraron porque no había hecho "model fitting". He tratado de ajustar mis datos a distintas distribuciones, sin éxito. Cuando analizo, p. ej., el número de interacciones mis datos no siguen una distribución normal: los histogramas están siempre sesgados positivamente porque tengo muchas sesiones con pocas interacciones (menos de 3) y una larga cola de sesiones con outliers y muchas interacciones (el máximo es 222). Con R puedo tratar de ajustar mis datos a distribuciones más o menos típicas (para mi caso, binomiales negativas y Poisson), pero cuando realizo tests de goodness-of-fit los resultados no son para nada relevantes. Y meterme con distribuciones con 15 parámetros que no entiendo me parece un suicidio.

¿Cómo lo veis? ¿Sería necesario realizar algún otro tipo de análisis?
¿Me dejo algo? Puedo justificar adecuadamente mis conclusiones con lo
que tengo hecho?
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¿habéis facturado servicios en la nube como Amazon EC2 o S3 con cargo a un proyecto de investigación? ¿cuál es vuestra experiencia?

did you ever charge cloud services such as Amazon EC2 or S3 to a publicly funded research project? any hint?
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Victor Peinado changed his profile photo.
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