{"id":140325,"date":"2015-11-10T11:07:52","date_gmt":"2015-11-10T10:07:52","guid":{"rendered":"http:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/?p=140325"},"modified":"2015-11-10T11:15:12","modified_gmt":"2015-11-10T10:15:12","slug":"regreso-al-futuro-una-semana-bayesiana-en-icmat","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/2015\/11\/10\/140325","title":{"rendered":"Regreso al futuro: Una semana bayesiana en ICMAT"},"content":{"rendered":"

Hoy y ma\u00f1ana, 10 y 11 de noviembre, el ICMAT acoge una serie de seminarios que revisar\u00e1n algunos avances recientes en la metodolog\u00eda bayesiana, una de las principales herramientas de la estad\u00edstica moderna. Numerosos expertos internacionales \u00a0acudir\u00e1n a estas sesiones que se recogen \u2013las del mi\u00e9rcoles\u2013 como SPOR Fall Day, la primera sesi\u00f3n del grupo Stats, Probs and OR del ICMAT. Cuentan con el apoyo de AXA<\/a>, la acci\u00f3n COST sobre Expert Judgement<\/a> y el Programa de Excelencia Severo Ochoa en ICMAT. David R\u00edos, director de la C\u00e1tedra de Riesgos Adversarios AXA-ICMAT y uno de los organizadores de este evento, habla del programa en el marco del auge de estos m\u00e9todos estad\u00edsticos en la inferencia, predicci\u00f3n y toma de decisiones.<\/strong><\/p>\n

\"\"<\/a>\u00a0<\/strong><\/p>\n

Estamos cumpliendo en estos d\u00edas el 30 aniversario de la parte primera de la brillante pel\u00edcula de culto Regreso al Futuro<\/a>. Aprovechando que su segunda parte ten\u00eda lugar en 2015, se han venido revisando las predicciones que desde la pel\u00edcula se hicieron sobre c\u00f3mo ser\u00eda la vida en este a\u00f1o. Pues bien, una de las realidades que no acertaron a predecir en la pel\u00edcula fue el auge de los m\u00e9todos bayesianos para inferencia, predicci\u00f3n y toma de decisiones, para los que se puede hablar tambi\u00e9n de un aut\u00e9ntico regreso al futuro.<\/p>\n

En efecto, esta metodolog\u00eda cient\u00edfica tuvo un inicio prometedor con la propuesta por Thomas Bayes<\/a> de la f\u00f3rmula que lleva su nombre, un resultado muy sencillo matem\u00e1ticamente, pero que describe la forma \u00f3ptima de actualizar la informaci\u00f3n de la que se dispone en cada momento en presencia de nueva evidencia. Sus resultados tuvieron un papel preeminente en la Estad\u00edstica del s. XIX con gigantes como Laplace<\/a>. Sin embargo, a principios del s. XX, la influencia de Fisher<\/a>, Neyman<\/a> y los Pearson<\/a> condujeron al predominio de los m\u00e9todos cl\u00e1sicos y del concepto frecuentista de probabilidad en la Estad\u00edstica. Los grandes De Finetti<\/a> y Savage<\/a> constituyeron excepciones principales al aportar sus resultados fundacionales sobre la Estad\u00edstica y la Teor\u00eda de la Decisi\u00f3n Bayesianas<\/a>.<\/p>\n

No es hasta los trabajos de Gelfand y Smith<\/a> sobre M\u00e9todos de cadenas de Markov Montecarlo cuando se produce un verdadero movimiento de liberaci\u00f3n en los modelos, que elimina la tiran\u00eda de los llamados modelos conjugados que constre\u00f1\u00edan seriamente a la aproximaci\u00f3n bayesiana. Desde entonces, se ha producido un verdadero auge de estos m\u00e9todos que son casi est\u00e1ndar en muchas disciplinas, siendo adoptados por organizaciones como Google, Amazon, Bayes Forecast, la FDA o Chevron, en muchos de sus problemas de inferencia, predicci\u00f3n y toma de decisiones en incertidumbre. Sus principios b\u00e1sicos son concebir las probabilidades como medidas del grado de creencia de un sujeto sobre la verdad de una proposici\u00f3n; en presencia de informaci\u00f3n adicional, actualizar las probabilidades mediante la f\u00f3rmula de Bayes; y, finalmente, proponer que la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre se realice mediante el principio de m\u00e1xima utilidad esperada.<\/p>\n

Durante esta semana, se celebrar\u00e1n diversos seminarios en ICMAT<\/a> para revisar algunos avances recientes en la metodolog\u00eda bayesiana. El martes 10 a las 12, F. Patras<\/a> (CNRS-U. Nice), en el seminario FBBVA-ICMAT, hablar\u00e1 sobre avances en filtros de part\u00edculas, una clase de algoritmos de \u00faltima generaci\u00f3n que permiten la predicci\u00f3n eficiente en modelos din\u00e1micos no lineales. El mi\u00e9rcoles 11, a partir de las 11, F. Ruggeri<\/a> (CNR-IMATI)\u00a0 discutir\u00e1 avances recientes en robustez bayesiana, lo que permite afrontar el problema de la dificultad de obtener distribuciones a priori; J. Martin<\/a> (UNEX) plantear\u00e1 problemas de clasificaci\u00f3n en los que se producen errores en tales clasificaciones y c\u00f3mo podemos mejorar este proceso con m\u00e9todos bayesianos; finalmente, M.E. Castellanos<\/a> (URJC) presentar\u00e1 avances en la metodolog\u00eda ABC que facilita los c\u00e1lculos en problemas de inferencia de gran escala, los famosos big data. Las sesiones del mi\u00e9rcoles se recogen como SPOR Fall Day, la primera sesi\u00f3n del grupo Stats, Probs and OR del ICMAT y cuentan con el apoyo de AXA<\/a>, la acci\u00f3n COST sobre Expert Judgement<\/a> y el Programa de Excelencia Severo Ochoa en ICMAT.<\/p>\n

\"\"<\/a>
2015 en Regreso al Futuro.<\/figcaption><\/figure>\n

M\u00e1s informaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

\u00abDuality for Particle Gibbs samplers<\/a>\u00ab, FR\u00c9D\u00c9RIC PATRAS, CNRS – Universit\u00e9 de Nice Sophia Antipolis. BBVA – ICMAT Seminar on \u00abMathematical Methods for Ecology and Industrial Management\u00bb.\u00a0 Martes 10 de noviembre, 11:00.\u00a0Aula Naranja, ICMAT<\/em>.<\/p>\n

\u00abAdvances in Bayesian Methods<\/a>\u00ab. SPOR Fall Day,\u00a0 mi\u00e9rcoles 11 de noviembre, a partir de las 11:00. Aula Gris 1, ICMAT
\nFABRIZIO RUGGERI, \u00a0CNR – IMATI
\nJACINTO MART\u00cdN, \u00a0Universidad de Extremadura
\nM\u00aa EUGENIA CASTELLANOS, \u00a0Universidad Rey Juan Carlos, Madrid
\n<\/strong><\/strong><\/p>\n

—<\/p>\n

David R\u00edos<\/strong> es director de la C\u00e1tedra AXA\u2013ICMAT<\/strong> en An\u00e1lisis de Riesgos Adversarios y miembro de la Real Academia de Ciencias<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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