<div dir="ltr">Les adjunto un artículo reciente donde usamos selección de modelos para los árboles asociados a cadenas de alcance variable. (VLMC), por si les interesa.<div>Abrazo,</div><div>Ricardo</div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2016-03-01 13:33 GMT-02:00 Ignacio Ramirez Paulino <span dir="ltr"><<a href="mailto:nacho@fing.edu.uy" target="_blank">nacho@fing.edu.uy</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><div><div>Les adjunto algunos papers centrales sobre MDL.<br></div>El más entrable es Hansen & Yu 2001, que además lo pone en contexto de los problemas de inferencia que estamos hablando acá.<br></div>MDL es un método de selección de modelos. En ese sentido, la única pregunta que le cabe es "cuál es el modelo más parsimonioso para explicar tales datos". <br><br>En el caso de predicción (ver Hansen & Yu Sección V.B), se busca la descripción más parsimoniosa de la variable de respuesta dados las variables regresoras.<br><br></div>El caso de "supervised learning" en principio puede reducirse al de regresión.<br></div><div class="HOEnZb"><div class="h5"><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">El 1 de marzo de 2016, 09:58, DANIEL GIANOLA<span dir="ltr"><<a href="mailto:gianola@ansci.wisc.edu" target="_blank">gianola@ansci.wisc.edu</a>></span> escribió:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div dir="ltr">
<div style="font-size:12pt;color:#000000;background-color:#ffffff;font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif">
<p>Hay dos data sets en el software BGLR.</p>
<p><br>
</p>
<p>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.</p>
<p><br>
</p>
<p>Los otros datos son BMI (body mass index) de mas de mil ratones genotipados con mas de 10 mil marcadores cada uno.</p>
<p><br>
</p>
<p>En el contexto de "supervised learning" o "predictivo" cuales serian las preguntas a hacerle a MDL, condicionalmente a esos datos?</p>
<p><br>
</p>
<p>Gracias!</p>
<p><br>
</p>
<p>Daniel</p>
<br>
<br>
<div style="color:rgb(0,0,0)">
<hr style="display:inline-block;width:98%">
<div dir="ltr"><font style="font-size:11pt" color="#000000" face="Calibri, sans-serif"><b>From:</b> Ignacio Ramirez Paulino <<a href="mailto:nacho@fing.edu.uy" target="_blank">nacho@fing.edu.uy</a>><br>
<b>Sent:</b> Tuesday, March 1, 2016 6:50 AM<br>
<b>To:</b> DANIEL GIANOLA<br>
<b>Cc:</b> Maine Fariello; <a href="mailto:predictomica@fing.edu.uy" target="_blank">predictomica@fing.edu.uy</a><br>
<b>Subject:</b> Re: [Predictomica] Fwd:</font>
<div> </div>
</div>
<div>
<div dir="ltr">
<div>
<div>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?
<br>
<br>
De su lado preciso un dataset y una propuesta de fecha dentro del grupo.<br>
<br>
</div>
Saludos,<br>
</div>
Nacho.<br>
</div>
<div class="gmail_extra"><br>
<div class="gmail_quote">El 1 de marzo de 2016, 09:44, DANIEL GIANOLA<span dir="ltr"><<a href="mailto:gianola@ansci.wisc.edu" target="_blank">gianola@ansci.wisc.edu</a>></span> escribió:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div dir="ltr">
<div style="font-size:12pt;color:#000000;background-color:#ffffff;font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif">
<p>Ignacio,</p>
<p><br>
</p>
<p>Gracias por los comentarios.</p>
<p><br>
</p>
<p>Personalmente, tengo curiosidad sobre el tema, y una charla me resultaria interesante, especialmente si fuera ilustrada sobre alguna aplicacion concreta. </p>
<p><br>
</p>
<p>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.</p>
<p><br>
</p>
<p>Daniel</p>
<br>
<br>
<div style="color:rgb(0,0,0)">
<hr style="display:inline-block;width:98%">
<div dir="ltr"><font style="font-size:11pt" color="#000000" face="Calibri, sans-serif"><b>From:</b> Ignacio Ramirez Paulino <<a href="mailto:nacho@fing.edu.uy" target="_blank">nacho@fing.edu.uy</a>><br>
<b>Sent:</b> Tuesday, March 1, 2016 6:28 AM<br>
<b>To:</b> DANIEL GIANOLA<br>
<b>Cc:</b> Maine Fariello; <a href="mailto:predictomica@fing.edu.uy" target="_blank">
predictomica@fing.edu.uy</a><br>
<b>Subject:</b> Re: [Predictomica] Fwd:</font>
<div> </div>
</div>
<div>
<div dir="ltr">
<div>
<div>
<div>Hola Daniel,<br>
</div>
Bueno, no exactamente. Suficiencia estadística es algo muy puntual. MDL bastante más general que eso.
<br>
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.<br>
</div>
<br>
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.<br>
</div>
<br>
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.<br>
</div>
<div class="gmail_extra"><br>
<div class="gmail_quote">El 29 de febrero de 2016, 23:40, DANIEL GIANOLA<span dir="ltr"><<a href="mailto:gianola@ansci.wisc.edu" target="_blank">gianola@ansci.wisc.edu</a>></span> escribió:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div dir="ltr">
<div style="font-size:12pt;color:#000000;background-color:#ffffff;font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif">
<p>Mire MDL en Wikipedia. Me dio la impresion que hay un cierto paralelo con el concepto de suficiencia en estadistica. Me equivoco?</p>
<p><br>
</p>
<p>Daniel</p>
<br>
<br>
<div style="color:rgb(0,0,0)">
<hr style="display:inline-block;width:98%">
<div dir="ltr"><font style="font-size:11pt" color="#000000" face="Calibri, sans-serif"><b>From:</b>
<a href="mailto:predictomica-bounces@fing.edu.uy" target="_blank">predictomica-bounces@fing.edu.uy</a> <<a href="mailto:predictomica-bounces@fing.edu.uy" target="_blank">predictomica-bounces@fing.edu.uy</a>> on behalf of Ignacio Ramirez Paulino <<a href="mailto:nacho@fing.edu.uy" target="_blank">nacho@fing.edu.uy</a>><br>
<b>Sent:</b> Monday, February 29, 2016 5:38 PM<br>
<b>To:</b> Maine Fariello<br>
<b>Cc:</b> <a href="mailto:predictomica@fing.edu.uy" target="_blank">predictomica@fing.edu.uy</a><br>
<b>Subject:</b> Re: [Predictomica] Fwd:</font>
<div> </div>
</div>
<div>
<div dir="ltr">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... <br>
</div>
<div class="gmail_extra"><br>
<div class="gmail_quote">El 29 de febrero de 2016, 15:25, Maine Fariello<span dir="ltr"><<a href="mailto:fariello@fing.edu.uy" target="_blank">fariello@fing.edu.uy</a>></span> escribió:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div dir="ltr">A pedido de Daniel, les re-envío paper que puede ser de interés, sobre si explicar o predecir.
<div><br>
</div>
<div>Saludos,</div>
<div><br>
</div>
<div>Maine.</div>
</div>
<br>
_______________________________________________<br>
Predictomica mailing list<br>
<a href="mailto:Predictomica@fing.edu.uy" target="_blank">Predictomica@fing.edu.uy</a><br>
<a href="https://www.fing.edu.uy/mailman/listinfo/predictomica" rel="noreferrer" target="_blank">https://www.fing.edu.uy/mailman/listinfo/predictomica</a><br>
<br>
<span><font color="#888888"></font></span></blockquote>
<span><font color="#888888"></font></span></div>
<span><font color="#888888"><br>
<br clear="all">
<span><font color="#888888"><br>
-- <br>
<div>--------------------------------------------------------------<br>
Ignacio Francisco Ramírez Paulino<br>
--------------------------------------------------------------<br>
</div>
</font></span></font></span></div>
<span><font color="#888888"></font></span></div>
<span><font color="#888888"></font></span></div>
<span><font color="#888888"></font></span></div>
<span><font color="#888888"></font></span></div>
<span><font color="#888888"></font></span></blockquote>
<span><font color="#888888"></font></span></div>
<span><font color="#888888"><br>
<br clear="all"><span><font color="#888888">
<br>
-- <br>
<div>--------------------------------------------------------------<br>
Ignacio Francisco Ramírez Paulino<br>
--------------------------------------------------------------<br>
</div>
</font></span></font></span></div><span><font color="#888888">
</font></span></div><span><font color="#888888">
</font></span></div><span><font color="#888888">
</font></span></div><span><font color="#888888">
</font></span></div><span><font color="#888888">
</font></span></blockquote><span><font color="#888888">
</font></span></div><span><font color="#888888">
<br>
<br clear="all">
<br>
-- <br>
<div>--------------------------------------------------------------<br>
Ignacio Francisco Ramírez Paulino<br>
--------------------------------------------------------------<br>
</div>
</font></span></div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</blockquote></div><br><br clear="all"><br>-- <br><div>--------------------------------------------------------------<br> Ignacio Francisco Ramírez Paulino<br>--------------------------------------------------------------<br></div>
</div>
</div></div><br>_______________________________________________<br>
Predictomica mailing list<br>
<a href="mailto:Predictomica@fing.edu.uy">Predictomica@fing.edu.uy</a><br>
<a href="https://www.fing.edu.uy/mailman/listinfo/predictomica" rel="noreferrer" target="_blank">https://www.fing.edu.uy/mailman/listinfo/predictomica</a><br>
<br></blockquote></div><br></div>