A Note on the Estimation of the Hölder Constant

In this article, we develop a nonparametric estimator for the Hölder constant of a density function. We consider a simulation study to evaluate the performance of the proposal and construct smooth bootstrap confidence intervals. Also, we give a brief review over the impossibility to decide whether a density function is Hölder.Fil: Henry, Guillermo Sebastian. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Rodriguez, Daniela Andrea. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Sued, Raquel Mariela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

School of Sciences embraces programming (Exactas Programa): reaching every corner of Science

Las herramientas computacionales juegan un rol cada vez mas importante en casi todas las disciplinas cientificas y tecnologicas, asi como el sector gubernamental y la industria. El saber programar, por otro lado, no ha sido formalmente incorporado como conocimiento requerido para los graduados de las distintas instituciones educativas, tales como laFacultad de Ciencias Exactas y Naturales (o simplemente Exactas como la llamamos) de la Universidad de Buenos Aires en Argentina. Esta fuerte contradiccion podria llevarnos a que los futuros cientificos tengan una pobre preparacion en terminos de las herramientas computacionales que deberian utilizar en sus tareas diarias. Para solucionar este complejo escenario, es necesario incorporar el potencial que ofrece la Computacion en las diferentes carreras. Saber como escribir un programa para resolver un problema es mucho que aprender a programar, es una aproximacion activa que ayuda a los estudiantes a organizar su razonamiento logico en forma de pasos claros y concisos.Ayuda a consolidar el entendimiento del problema en si, mas alla de la disciplina de que se trate. Nuestro objetivo al crear Exactas Programa es proveer los elementosesenciales de programacion, sin introducir una asignatura completa en su plan de estudios ya exigente, buscando que los estudiantes puedan incorporar a la computadora como una herramienta practica que los asista en la resolucion de problemas.Con este objetivo en mente, hemos formado un equipo de trabajo conformado por profesores, auxiliares, estudiantes de doctorado de diferentes disciplinas para asegurar una mirada interdisciplinaria que combine diferentes motivaciones para el uso de la computadora para presentar desafios transversales a las distintas disciplinas. El resultado, ExactasPrograma, no es un curso de programacion, es un taller de resolucion de problemas en el que la computadora tiene el rol principal.En este trabajo, compartimos la estructura del curso, los detalles de las actividades incluidas y algunas lecciones que aprendimos luego de haber dictado el taller en cinco oportunidades.Computational tools play an increasingly central role in almost all scientific and technological disciplines, as well as throughout both Government and Industry sectors. Programming skills, on the contrary, have not been formally incorporated as required knowledge for graduates of educational institutions, such as the School of Sciences (or simply Exactas as we call it in Spanish) of the Universidad de Buenos Aires in Argentina. This sharp contradiction could lead to the poor preparation of future scientists in terms of the necessary use of computational tools in their daily activities. To address this skill gap, it is necessary to incorporate the great potential of computing into the different curricula. Knowing how to write a program to solve a problem is far more than learning to write a piece of code; it is an active learning approach that helps students organize the logical reasoning steps and fosters a solid understanding of the subject matter, regardless of the discipline. Our objective in creating Exactas Programs was to provide the essential elements of programming- without introducing another stumbling block in their already challenging degree programs- so that students of any major can incorporate the computer as a practical problem solving tool. With this objective in mind, we formed a working group of professors, teaching assistants, and doctoral students of different scientific backgrounds to ensure a multidisciplinary initiative that combines different motivations and contexts for the use of the computer in addressing challenges that traverse all majors. The result, Exactas Programs, is not a programming course; it is a short problem-solving workshop in which the computer is the central tool. In this work, we share our proposal’s structure, the details of some of the activities that comprise it, and the lessons learned after five editions of the workshop.Fil: López y Rosenfeld, Matías. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Mocskos, Esteban Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: González Lebrero, Mariano Camilo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Crespo, José Emilio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Arrar, Mehrnoosh. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Caridi, Délida Inés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; ArgentinaFil: Sued, Raquel Mariela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Mechanical coupling of microtubule-dependent motor teams during peroxisome transport in Drosophila S2 cells

Background: Intracellular transport requires molecular motors that step alongcytoskeletal filaments actively dragging cargoes through the crowded cytoplasm. Here,we explore the interplay of the opposed polarity motors kinesin-1 and cytoplasmicdynein during peroxisome transport along microtubules in Drosophila S2 cells.Methods: We used single particle tracking with nanometer accuracy and millisecondtime resolution to extract quantitative information on the bidirectional motion oforganelles. The transport performance was studied in cells expressing a slow chimericplus-end directed motor or the kinesin heavy chain. We also analyzed the influence ofperoxisomes membrane fluidity in methyl--ciclodextrin treated cells. The experimentaldata was also confronted with numerical simulations of two well-established tug of warscenarios.SCResults and conclusions: The velocity distributions of retrograde and anterogradeperoxisomes showed a multimodal pattern suggesting that multiple motor teams drivetransport in either direction. The chimeric motors interfered with the performance ofanterograde transport and also reduced the speed of the slowest retrograde team. Inaddition, increasing the fluidity of peroxisomes membrane decreased the speed of theslowest anterograde and retrograde teams.General Significance: Our results support the existence of a crosstalk betweenopposed-polarity motor teams. Moreover, the slowest teams seem to mechanicallycommunicate with each other through the membrane to trigger transport.Fil: De Rossi, María Cecilia. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Wetzler, Diana E.. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Benseñor, Lorena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: De Rossi, María Emilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires; ArgentinaFil: Sued, Raquel Mariela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Rodríguez, Daniela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; ArgentinaFil: Gelfand, Vladimir. Northwestern University; Estados UnidosFil: Bruno, Luciana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires; ArgentinaFil: Levi, Valeria. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Técnicas de clasificación supervisada para la discriminación entre ecos meteorológicos y no meteorológicos usando información de un radar de banda c

Los datos provenientes de los radares meteorológicos son de suma importancia para el diagnóstico y monitoreo de los sistemas que producen precipitación y sus posibles fenómenos severos asociados. Los ecos causados por objetivos no meteorológicos introducen errores en la información por lo que es necesario detectar la presencia de los mismos previo a la utilización de los datos. Este trabajo presenta cuatro técnicas de clasificación supervisada basadas en diferentes modelos estadísticos que buscan dar una respuesta a este problema. Asimismo como parte importante de este trabajo, se aplicaron técnicas de remuestreo estadísticas sobre los datos de entrenamiento, las que permitieron hacer un análisis más completo sobre los resultados. En la actualidad, las técnicas de remuestreo son herramientas fundamentales en la estadística moderna. Las mismas, a partir de simulaciones sobre los datos, permiten obtener información adicional sobre los modelos planteados. Para este trabajo se realizó un estudio de caso con datos provenientes del radar meteorológico Doppler banda C de doble polarización ubicado en la Estación Experimental Agropecuaria INTA Anguil (La Pampa). Partiendo de la clasificación manual de un experto, se aplicaron cuatro métodos de clasificación supervisada de diferentes grados de flexibilidad en su estructura: Modelo lineal, Modelo Cuadrático, Modelo Logístico y Modelo de Bayes Naive. Luego se compararon los resultados y se evaluó el desempeño de cada uno de ellos. Si bien se encontraron dificultades a la hora de clasificar las zonas de frontera entre clases, los resultados obtenidos fueron adecuados, mostrando el mejor desempeño el modelo menos flexible, el modelo lineal. Se considera necesario seguir avanzando en esta línea de investigación a fin de incorporar una mayor cantidad de casos y tener una mayor significancia de los resultados.Fil: Ruiz Suarez, Sofia Helena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Ministerio de Defensa. Secretaría de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional. Servicio Meteorológico Nacional (sede Dorrego); ArgentinaFil: Sued, Raquel Mariela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; ArgentinaFil: Vidal, Luciano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Ministerio de Defensa. Secretaría de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional. Servicio Meteorológico Nacional (sede Dorrego); ArgentinaFil: Salio, Paola Veronica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos; Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; ArgentinaFil: Rodriguez, Daniela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; ArgentinaFil: Nesbitt, Stephen. University of Illinois; Estados UnidosFil: Garcia Skabar, Yanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Ministerio de Defensa. Secretaría de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional. Servicio Meteorológico Nacional (sede Dorrego); Argentina. Instituto Franco-Argentino sobre Estudios del Clima y sus Impactos; Argentin

On semi-supervised learning

Major efforts have been made, mostly in the machine learning literature, to construct good predictors combining unlabelled and labelled data. These methods are known as semi-supervised. They deal with the problem of how to take advantage, if possible, of a huge amount of unlabelled data to perform classification in situations where there are few labelled data. This is not always feasible: it depends on the possibility to infer the labels from the unlabelled data distribution. Nevertheless, several algorithms have been proposed recently. In this work, we present a new method that, under almost necessary conditions, attains asymptotically the performance of the best theoretical rule when the size of the unlabelled sample goes to infinity, even if the size of the labelled sample remains fixed. Its performance and computational time are assessed through simulations and in the well- known “Isolet” real data of phonemes, where a strong dependence on the choice of the initial training sample is shown. The main focus of this work is to elucidate when and why semi-supervised learning works in the asymptotic regime described above. The set of necessary assumptions, although reasonable, show that semi-parametric methods only attain consistency for very well-conditioned problems.Fil: Cholaquidis, A.. Universidad de la República; UruguayFil: Fraiman, R.. Universidad de la República; UruguayFil: Sued, Raquel Mariela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Robust location estimation with missing data

In a missing data setting, we have a sample in which a vector of explanatory variables xi is observed for every subject i, while scalar responses yi are missing by happenstance on some individuals. In this work we propose robust estimators of the distribution of the responses assuming missing at random (MAR) data, under a semiparametric regression model. Our approach allows the consistent estimation of any weakly continuous functional of the response’s distribution. In particular, strongly consistent estimators of any continuous location functional, such as the median, L-functionals and M-functionals, are proposed. A robust fit for the regression model combined with the robust properties of the location functional gives rise to a robust recipe for estimating the location parameter. Robustness is quantified through the breakdown point of the proposed procedure. The asymptotic distribution of the location estimators is also derived. The proofs of the theorems are presented in Supplementary Material available online.Avec les donnees manquantes, nous avons un ´ echantillon pour lequel les variables explicatives ´ xi sont observees pour chaque sujet ´ i, tandis que les variables reponses ´ yi sont manquantes au hasard pour quelques individus. Dans ce travail, nous proposons des estimateurs robustes pour la fonction de distribution des variables reponses en supposant que les donn ´ ees soient manquantes au hasard (MAR), sous un mod ´ ele ` de regression non param ´ etrique. Notre approche permet l’estimation coh ´ erente de n’importe quelle fonction- ´ nelle faiblement continue de la distribution des variables reponses. Plus particuli ´ erement, nous proposons des ` L- et M-fonctionnelles qui sont des estimateurs fortement coherents de n’importe quelle fonctionnelle con- ´ tinue du parametre de position (par exemple, la m ` ediane). Une m ´ ethode d’ajustement robuste du mod ´ ele de ` regression combin ´ ee aux propri ´ et´ es de robustesse des fonctionnelles de tendance centrale fournissent une ´ methode robuste pour l’estimation du param ´ etre de position. La robustesse de notre proc ` edure est mesur ´ ee´ a l’aide du point de rupture. Nous obtenons aussi la fonction de distribution asymptotique des estimateurs ` du parametre de position. Des suppl ` ements, contenant les d ´ emonstrations des th ´ eor ´ emes, sont disponibles ` en ligne.Fil: Sued, Raquel Mariela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Yohai, Victor Jaime. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Mean estimation with data missing at random for functional covariables

In a missing-data setting, we want to estimate the mean of a scalar outcome, based on a sample in which an explanatory variable is observed for every subject while responses are missing by happenstance for some of them. We consider two kinds of estimates of the mean response when the explanatory variable is functional. One is based on the average of the predicted values and the second one is a functional adaptation of the Horvitz-Thompson estimator. We show that the infinite dimensionality of the problem does not affect the rates of convergence by stating that the estimates are root-n consistent, under missing at random (MAR) assumption. These asymptotic features are completed by simulated experiments illustrating the easiness of implementation and the good behaviour on finite sample sizes of the method. This is the first paper emphasizing that the insensitiveness of averaged estimates, well known in multivariate non-parametric statistics, remains true for an infinite-dimensional covariable. In this sense, this work opens the way for various other results of this kind in functional data analysis.Fil: Ferraty, Frédéric. Universite Paul Sabatier. Institut de Mathematiques de Toulouse; FranciaFil: Sued, Raquel Mariela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Vieu, Philippe. Universite Paul Sabatier. Institut de Mathematiques de Toulouse; Franci

Models for the propensity score that contemplate the positivity assumption and their application to missing data and causality

Generalized linear models are often assumed to fit propensity scores, which are used to compute inverse probability weighted (IPW) estimators. To derive the asymptotic properties of IPW estimators, the propensity score is supposed to be bounded away from zero. This condition is known in the literature as strict positivity (or positivity assumption), and, in practice, when it does not hold, IPW estimators are very unstable and have a large variability. Although strict positivity is often assumed, it is not upheld when some of the covariates are unbounded. In real data sets, a data-generating process that violates the positivity assumption may lead to wrong inference because of the inaccuracy in the estimations. In this work, we attempt to conciliate between the strict positivity condition and the theory of generalized linear models by incorporating an extra parameter, which results in an explicit lower bound for the propensity score. An additional parameter is added to fulfil the overlap assumption in the causal framework.Fil: Molina, Julieta. Universidad de Buenos Aires; ArgentinaFil: Sued, Raquel Mariela. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Valdora, M.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentin

Some Considerations on the Back Door Theorem and Conditional Randomization

In this work, we propose a different “surgical modified model” for the construction of counterfactual variables under non-parametric structural equation models. This approach allows the simultaneous representation of counterfactual responses and observed treatment assignment, at least when the intervention is done in one node. Using the new proposal, the d-separation criterion is used to verify conditions related with ignorability or conditional ignorability, and a new proof of the back door theorem is provided under this framework.Fil: Molina, Julieta. Universidad de Buenos Aires; ArgentinaFil: Pantazis, Lucio José. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Sued, Raquel Mariela. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

High breakdown point robust estimators with missing data

In this paper, we propose a new procedure to estimate the distribution of a variable y when there are missing data. To compensate the presence of missing responses, it is assumed that a covariate vector x is observed and that y and x are related by means of a semi-parametric regression model. Observed residuals are combined with predicted values to estimate the missing response distribution. Once the responses distribution is consistently estimated, we can estimate any parameter defined through a continuous functional T using a plug in procedure. We prove that the proposed estimators have high breakdown point.Fil: Statti, María Florencia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Sued, Raquel Mariela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Yohai, Victor Jaime. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin