Suponte que realizas un experimento con dos posibles resultados: éxito (ocurre lo que te interesa) o fracaso (no ocurre). ¿Cuántas veces tendrás que repetirlo hasta que veas el primer éxito?

Si la probabilidad de éxito es alta, no muchas. A medida que baja, la cosa cambia: cada "recorrido" (fracasos hasta el primer éxito) irá teniendo la misma probabilidad que el resto... y ésta será más baja.

La culpa es de la formulita: Prob. Éxito * (1 - Prob. Éxito)^x

🐧 🐬 🐟 Zoos modernos: cómo funcionan y algunos ejemplos de ellos en España 🐊 🐻 🦂

Este sería el mapa de incidencia acumulada del por provincias españolas (de aquellas de las que se tienen datos):

Evolución del número de nuevos casos confirmados diarios de en todos los países con un número considerable de casos, con especial atención a la comparativa entre España e Italia, y mapas de incidencia acumulada por provincias españolas. Actualizaciones a diario 👇

picanumeros.wordpress.com/2020

Mi pequeño granito de arena para contribuir al aunque sea telemáticamente: una implementación en R del método Monte Carlo para observar cómo se puede hallar el valor de π, añadiendo puntos dentro de un cuadrado y viendo qué proporción cae dentro del círculo. Código de R: github.com/picanum/animaciones 👇

Hace un tiempo hice un gráfico sobre la brecha salarial (medida a través de las bases de cotizaciones) según el título universitario.

Los datos proceden del INE, y se recogían egresados universitarios del curso 09/10. Es decir, alumnxs siempre de la misma promoción.

Los resultados son claros: en casi todos los títulos universitarios, existe una brecha en detrimento de las mujeres.
(Botón derecho + Copiar URL de la imagen + pegar en pestaña nueva para verla mejor)

Incidencia acumulada (nº casos por cada 100.000 habitantes) del COVID-19 por provincias españolas, actualizado a día de hoy a las 11:30 AM. La Rioja y Álava, las más afectadas.

Aparte, el número de casos confirmados sólo tiene en cuenta a la gente que se ha hecho pruebas. Muchas otras personas que tienen el coronavirus pero con síntomas leves o ninguno no aparecerán en las cifras de afectados, ya que no se pasan por el médico.

En fin, que la letalidad tiene muchas fuentes de sesgo si se calcula a lo bruto.

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Cuidado con estimar la letalidad del coronavirus como el cociente entre nº fallecidxs y nº de casos confirmados hasta un instante de tiempo.
Eso implica asumir que todos los casos confirmados no fallecidos se van a recuperar, por lo que estamos infraestimando la letalidad.

Hablemos de probabilidad: el problema de Monty Hall (por qué??) 

Cuando eliges una puerta al principio del problema, tienes un 33.3% de que el coche esté detrás de esa, y un 66.6% de que esté detrás de alguna de las otras dos.

Ahora pensemos en el detalle de que el presentador sabe lo que hay tras cada puerta. Cuando tú elijas, él tiene que abrir una puerta que tenga cabra. Sí o sí.

Así que esas dos puertas, con su 66.6% de probabilidad se convierten en una.

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Hablemos de probabilidad: el problema de Monty Hall (resolución) 

Si no habías oído este problema nunca, probablemente pensarías que da lo mismo elegir una que otra opción...

Pues bien, resulta que no. Si decides NO cambiar de puerta, tienes una probabilidad del 33.3% de ganar el coche, mientras que si cambias tu probabilidad es del 66.6%

¿Contraintuitivo? Es posible demostrarlo mediante simulaciones (aunque la convergencia es un pelín lenta). Véase gráfico adjunto:

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Hablemos de probabilidad: el problema de Monty Hall 

Estás en un concurso televisivo en el que puedes ganar un coche o una cabra (supongamos que quieres el coche). Te dan a elegir tres puertas: detrás de dos de ellas hay sendas cabras y detrás de la puerta restante está el coche.

Eliges una puerta. El presentador (que sabe lo que hay tras cada puerta) abre otra distinta a la que eliges, y resulta que hay una cabra. En ese momento te ofrece cambiar de puerta.

¿Qué haces?

Bueno, pues ya sabéis, si las niñacas me tiran la cuenta de Twitter aquí estaré.
Creo que debería pasar los hilos a limpio aquí y tal.

Un pequeño resumen sobre la última oleada que vino de twitter.

El gráfico es sobre lo que esta instancia recoge de todo el fediverso que conoce.

Lo más significativo para ver la actividad de los nuevos usuarios es fijarse en la gráfica azul (publicaciones por hora).

Hasta el día "D", las publicaciones se mantenían en un rango parecido. Lógicamente, a raíz de llegar tantos nuevos usuarios, las publicaciones se disparararon.

Para finalizar, vemos una tendencia a la baja de publicaciones, que todavía no se han asentado.

Todo esto unos 15 días después. Veremos dentro de unos meses donde estamos.
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Sobre la explosión en Tarragona: en los municipios donde se activó la orden de confinamiento residen un total de 304.688 personas.
La Canonja y Vila-seca, donde sigue vigente la orden, suman 28.080 habitantes.
Mucho ánimo y fuerza para todxs ellxs.

¡Joer qué pasada la página fediverse.space para tener una representación visual del fediverso y como federan entre sí las instancias!

¿Qué ha pasado con @usercount? Dice que desde ayer no ha habido registros. ¿Se han cerrado para nuevos o simplemente es fallo del bot?

Resultados de la encuesta y explicación 

La mediana de 1, 5, 1, 6, 1, 6, 8 es el 5, por ser el que deja a su izquierda (en la recta real) el mismo número de valores que deja a la derecha. Esto es, hay tantos números menores que 5 como mayores que 5.

El 6 sólo tiene la propiedad de ser el valor que queda en medio cuando he presentado el conjunto. Sin embargo, suele ser la 2ª opción más votada (también aquí). ¿Por qué? Posiblemente porque asociamos "mediana" como "el valor que está en medio".

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Y buenos días a quienes tooteáis desde América, claro está!!

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