[Predictomica] (no subject)

[DANIEL GIANOLA]

Parto el 3 de Abril (5-20 de Marzo estoy en Alemania) y pienso asistir al curso de November en el Pasteur...

Daniel

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From: Hugo Naya <naya at pasteur.edu.uy>
Sent: Tuesday, March 1, 2016 7:10 AM
To: DANIEL GIANOLA
Cc: Ignacio Ramirez Paulino; predictomica at fing.edu.uy
Subject: Re: [Predictomica]

Me parece excelente la idea. Puede ser en abril (Daniel aún estás?)? Nosotros del 14 de marzo al 1 de abril estamos con un curso todo el día (sí, semana de turismo inclusive).
Si no se puede vemos de acomodarnos a marzo

> El 1/3/2016, a las 10:58, DANIEL GIANOLA <gianola at ansci.wisc.edu> escribió:
>
> Hay dos data sets en el software BGLR.
>
> Una es de trigo con 599 lineas genotipadas con 1279 marcadores cada una. La variable "respuesta" es rendimiento de grano en cada uno de cuatro ambientes.
>
> Los otros datos son BMI (body mass index) de mas de mil ratones genotipados con mas de 10 mil marcadores cada uno.
>
> En el contexto de "supervised learning" o "predictivo" cuales serian las preguntas a hacerle a MDL, condicionalmente a esos datos?
>
> Gracias!
>
> Daniel
>
>
> From: Ignacio Ramirez Paulino <nacho at fing.edu.uy>
> Sent: Tuesday, March 1, 2016 6:50 AM
> To: DANIEL GIANOLA
> Cc: Maine Fariello; predictomica at fing.edu.uy
> Subject: Re: [Predictomica] Fwd:
>
> Excelente! Hagámoslo entonces. Estaría buenísimo conseguir algún ejemplo relevante, algún dataset que les parezca particularmente interesante, y aplicarle una metodología tipo MDL para ilustrar sus conceptos. Qué les parece?
>
> De su lado preciso un dataset y una propuesta de fecha dentro del grupo.
>
> Saludos,
> Nacho.
>
> El 1 de marzo de 2016, 09:44, DANIEL GIANOLA<gianola at ansci.wisc.edu> escribió:
> Ignacio,
>
> Gracias por los comentarios.
>
> Personalmente, tengo curiosidad sobre el tema, y una charla me resultaria interesante, especialmente si fuera ilustrada sobre alguna aplicacion concreta.
>
> Creo que es a traves de este tipo de dialogos que se pueden "estirar" los campos de la ciencia, asi como crear  nuevos ambitos de aplicacion.
>
> Daniel
>
>
> From: Ignacio Ramirez Paulino <nacho at fing.edu.uy>
> Sent: Tuesday, March 1, 2016 6:28 AM
> To: DANIEL GIANOLA
> Cc: Maine Fariello; predictomica at fing.edu.uy
> Subject: Re: [Predictomica] Fwd:
>
> Hola Daniel,
> Bueno, no exactamente. Suficiencia estadística es algo muy puntual. MDL bastante más general que eso.
> Es todo un marco matemático (a mi entender el más profundo y moderno  de todos los que hay en la vuelta) para entender el problema de modelado estadístico de datos.
>
> La descripcion de Wikipedia está incluso bastante mal. Hay quienes insisten en que no es más que un sinónimo para BIC (en Wikipedia dice básicamente eso, sin decirlo, al final), pero eso es incorrecto. Eso sólo tiene sentido en un regimen asintótico estricto.
>
> Si les interesa les puedo dar una charla sobre MDL. Yo realmente creo que no se le da la importancia que debería tener, en parte porque BIC y AIC son muy fáciles de usar, y MDL es bastante díficil desde un punto de vista de implementación, pero vale la pena.
>
> El 29 de febrero de 2016, 23:40, DANIEL GIANOLA<gianola at ansci.wisc.edu> escribió:
> Mire MDL en Wikipedia. Me dio la impresion que hay un cierto paralelo con el concepto de suficiencia en estadistica. Me equivoco?
>
> Daniel
>
>
> From: predictomica-bounces at fing.edu.uy <predictomica-bounces at fing.edu.uy> on behalf of Ignacio Ramirez Paulino <nacho at fing.edu.uy>
> Sent: Monday, February 29, 2016 5:38 PM
> To: Maine Fariello
> Cc: predictomica at fing.edu.uy
> Subject: Re: [Predictomica] Fwd:
>
> Es interesante. Una pena que el autor no mencione  MDL (Minimum Description Length), que justamente abordan el tema de modelado de datos desde un punto de vista que en cierto sentido concilia, y de manera muy sólida, la dicotomía que se plantea en el paper...
>
> El 29 de febrero de 2016, 15:25, Maine Fariello<fariello at fing.edu.uy> escribió:
> A pedido de Daniel, les re-envío paper que puede ser de interés, sobre si explicar o predecir.
>
> Saludos,
>
> Maine.
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