Discussion of "Objective Priors: An Introduction for Frequentists" by M. Ghosh

Discussion of "Objective Priors: An Introduction for Frequentists" by M. Ghosh [arXiv:1108.2120]Comment: Published in at http://dx.doi.org/10.1214/11-STS338A the Statistical Science (http://www.imstat.org/sts/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org

Subjectivism as an unavoidable feature of ecological statistics

© 2014 Museu de Ciències Naturals de Barcelona. Subjectivism as an unavoidable feature of ecological statistics.— We approach here the handling of previous information when performing statistical inference in ecology, both when dealing with model specification and selection, and when dealing with parameter estimation. We compare the perspectives of this problem from the frequentist and Bayesian schools, including objective and subjective Bayesians. We show that the issue of making use of previous information and making a priori decisions is not only a reality for Bayesians but also for frequentists. However, the latter tend to overlook this because of the common difficulty of having previous information available on the magnitude of the effect that is thought to be biologically relevant. This prior information should be fed into a priori power tests when looking for the necessary sample sizes to couple statistical and biological significances. Ecologists should make a greater effort to make use of available prior information because this is their most legitimate contribution to the inferential process. Parameter estimation and model selection would benefit if this was done, allowing a more reliable accumulation of knowledge, and hence progress, in the biological sciences.Peer Reviewe

Subjectivism as an unavoidable feature of ecological statistics

La subjetividad como característica inevitable de los análisis estadísticos en ecología En este trabajo abordamos la gestión de información previa al realizar inferencia estadística en ecología, tanto en la especificación y la selección del modelo como en la estimación de los parámetros. Comparamos las perspectivas que aplican a esta problemática la escuela Frecuentista y la Bayesiana, que comprende a los bayesianos objetivos y subjetivos. Mostramos que la problemática de utilizar información previa y tomar decisiones a priori no es solo una realidad para los bayesianos, sino también para los frecuentistas. Sin embargo, estos últimos tienden a pasar por alto esta cuestión debido a la dificultad habitual de encontrar información previa sobre la magnitud del efecto que se considera relevante desde el punto de vista biológico. Esta información previa debería utilizarse en las pruebas de potencia a priori para buscar los tamaños de muestra óptimos para alcanzar la significación estadística y biológica necesaria. Los ecólogos deberían hacer un mayor esfuerzo por hacer uso de dicha información previa, pues es su contribución más legítima al proceso inferencial. De esta manera, la estimación de parámetros y la selección de modelos se verían beneficiadas, lo que permitiría que el proceso de aprendizaje fuera más fiable y, por tanto, que las ciencias biológicas pudieran progresar.We approach here the handling of previous information when performing statistical inference in ecology, both when dealing with model specification and selection, and when dealing with parameter estimation. We compare the perspectives of this problem from the frequentist and Bayesian schools, including objective and subjective Bayesians. We show that the issue of making use of previous information and making a priori decisions is not only a reality for Bayesians but also for frequentists. However, the latter tend to overlook this because of the common difficulty of having previous information available on the magnitude of the effect that is thought to be biologically relevant. This prior information should be fed into a priori power tests when looking for the necessary sample sizes to couple statistical and biological significances. Ecologists should make a greater effort to make use of available prior information because this is their most legitimate contribution to the inferential process. Parameter estimation and model selection would benefit if this was done, allowing a more reliable accumulation of knowledge, and hence progress, in the biological sciences.La subjetividad como característica inevitable de los análisis estadísticos en ecología En este trabajo abordamos la gestión de información previa al realizar inferencia estadística en ecología, tanto en la especificación y la selección del modelo como en la estimación de los parámetros. Comparamos las perspectivas que aplican a esta problemática la escuela Frecuentista y la Bayesiana, que comprende a los bayesianos objetivos y subjetivos. Mostramos que la problemática de utilizar información previa y tomar decisiones a priori no es solo una realidad para los bayesianos, sino también para los frecuentistas. Sin embargo, estos últimos tienden a pasar por alto esta cuestión debido a la dificultad habitual de encontrar información previa sobre la magnitud del efecto que se considera relevante desde el punto de vista biológico. Esta información previa debería utilizarse en las pruebas de potencia a priori para buscar los tamaños de muestra óptimos para alcanzar la significación estadística y biológica necesaria. Los ecólogos deberían hacer un mayor esfuerzo por hacer uso de dicha información previa, pues es su contribución más legítima al proceso inferencial. De esta manera, la estimación de parámetros y la selección de modelos se verían beneficiadas, lo que permitiría que el proceso de aprendizaje fuera más fiable y, por tanto, que las ciencias biológicas pudieran progresar

Structural matching by discrete relaxation

This paper describes a Bayesian framework for performing relational graph matching by discrete relaxation. Our basic aim is to draw on this framework to provide a comparative evaluation of a number of contrasting approaches to relational matching. Broadly speaking there are two main aspects to this study. Firstly we locus on the issue of how relational inexactness may be quantified. We illustrate that several popular relational distance measures can be recovered as specific limiting cases of the Bayesian consistency measure. The second aspect of our comparison concerns the way in which structural inexactness is controlled. We investigate three different realizations ai the matching process which draw on contrasting control models. The main conclusion of our study is that the active process of graph-editing outperforms the alternatives in terms of its ability to effectively control a large population of contaminating clutter

Clinical Quantitative Electromyography

No abstract available

Electromyographic signal processing and analysis methods

La electromiografía clínica es una metodología de registro y análisis de la actividad bioeléctrica del músculo esquelético orientada al diagnóstico de las enfermedades neuromusculares. Las posibilidades de aplicación y el rendimiento diagnóstico de la electromiografía han evolucionado paralelamente al conocimiento de las propiedades de la energía eléctrica y al desarrollo de la tecnología eléctrica y electrónica. A mediados del siglo XX se introdujo el primer equipo comercial de electromiografía para uso médico basado en circuitos electrónicos analógicos. El desarrollo posterior de la tecnología digital ha permitido disponer de sistemas controlados por microprocesadores cada vez más fiables y potentes para captar, representar, almacenar, analizar y clasificar las señales mioeléctricas. Es esperable que el avance de las nuevas tecnologías de la información y la comunicación pueda conducir en un futuro próximo a la aplicación de desarrollos de inteligencia artificial que faciliten la clasificación automática de señales así como sistemas expertos de apoyo al diagnóstico electromiográfico.Clinical electromyography is a methodology for recording and analysing the bioelectrical activity of the skeletal muscle tissue in order to diagnose neuromuscular pathology. The possibilities of application and the diagnostic performance of electromyography have evolved parallel to a growing understanding of the properties of electricity and the development of electrical and electronic technology. The first commercially available electromyography equipment for medical use was introduced in the middle of the 20th century. It was based on analog electronic circuits. The subsequent development of digital technology made available more powerful and accurate systems, controlled by microprocessors, for recording, displaying, storing, analysing, and classifying the myoelectric signals. In the near future, it is likely that advances in the new information and communication technologies could result in the application of artificial intelligence systems to the automatic classification of signals as well as expert systems for electromyographic diagnosis support

Probabilismo e Bayesianismo em Epistemologia

Este artigo pretende oferecer um quadro geral das bases teóricas do probabilismo e do Bayesianismo em epistemologia. Os principais conceitos e definições do cálculo de probabilidades são fornecidos na seção 2; uma distinção entre tipos de probabilidade encontra-se na seção 3; o modelo de graus de crença como probabilidades subjetivas e a sua representação em termos de quocientes de aposta são os temas da seção 4; duas restrições sincrônicas de racionalidade probabilística são fornecidas na seção 5; restrições diacrônicas, condicionalização §1 e §2, e o teorema de Bayes são explicados na seção 6; a teoria Bayesiana de confirmação é o objeto central da seção 7; alguns dos principais problemas e objeções são discutidos na seção 8; por fim, as considerações finais e um apêndice contendo a demonstração de alguns teoremas básicos do aparato probabilístico

Dissecting Discrimination

This Open-Access-book examines the phenomenon of discrimination using a descriptive approach. Discrimination is omnipresent, whether it is people who discriminate against other people or, more recently, also machines that discriminate against people. The first part of the analysis employs decision theory on discrimination, leading to two fundamental subtypes: taste-based discrimination and statistical discrimination. The second part links taste-based discrimination to social identity theory, demonstrates that not all taste-based discrimination is ultimately statistical discrimination, and reveals the evolutionary origins of our tastes. The third part surveys how people get their beliefs for statistical discrimination and thereby shows that they often deviate from Bayesianism: they have inherent prior beliefs and do not exclusively update their beliefs according to Bayes’ law. Additionally, the analysis of belief formation highlights the importance of the learning environment. The last part reassembles the previously dissected aspects of discrimination, presents a new descriptive model of discrimination, and lists five implications for a normative theory of discrimination

Max-value entropy search for multi-objective bayesian optimization with unknown constraints

Máster Universitario en Investigación e Innovación en Inteligencia Computacional y Sistemas InteractivosExiste una gran cantidad de problemas donde el objetivo es mejorar varias cualidades de un sistema o producto. Sin embargo, no se dispone de la expresión analítica de la función objetivo que define los valores de esas cualidades, lo que dificulta su optimización ya que es difícil calcular su gradiente. Además, muchas veces evaluar nuevas configuraciones de parámetros iniciales es una tarea muy costosa que requiere de bastante tiempo. Asimismo, los valores obtenidos de cada configuración, en las funciones objetivo, suelen estar contaminados por ruido, dado que no es posible medir con suficiente precisión o hay defectos en la fabricación. Por otro lado, también es posible que se deban cumplir ciertas restricciones. Por ejemplo, se podría intentar maximizar la velocidad de un robot al mismo tiempo que se quiere minimizar su consumo y no romper ninguna de sus articulaciones. Se puede ver que la velocidad y el consumo energético son dos objetivos conflictivos, dado que mejorar en uno implica empeorar en el otro. También es posible percatarse de que el peso y la composición de los materiales del robot influirán en el cumplimiento de las restricciones, dado que si se rompe una articulación los valores obtenidos por esa configuración serán inválidos. Por otro lado, se debe observar que construir nuevos robots es una tarea muy costosa, así que lo ideal sería reducir su cantidad. Se puede apreciar que, cuando hay varios objetivos implicados no suele existir una única solución al problema, sino que hay un conjunto de soluciones que son las mejores en el balance que consiguen de los objetivos. En el ejemplo del robot, una solución sería el robot más rápido pero que más consume y otro el más lento pero que menos energía necesita. Para resolver este tipo de problemas con múltiples objetivos sujetos a varias restricciones desconocidas, donde no se dispone de la expresión analítica para ninguno de ellos, se puede utilizar optimización Bayesiana. La optimización Bayesiana cuenta con dos piezas clave para resolver estos problemas. Por un lado un modelo probabilístico de las funciones objetivo y restricciones, y por otro una función de adquisición, que se encarga de evaluar la utilidad de realizar nuevas evaluaciones. En este trabajo se desarrolla la función de adquisición MESMOC, capaz de afrontar estos problemas multi-objetivo con varias restricciones. Esta función de adquisición reduce la entropía del óptimo valor asociado a la solución del problema a fin de obtener con el menor número de evaluaciones una potencial solución al problema. Con la finalidad de ver el desempeño de MESMOC, se han realizado dos experimentos tanto con datos sintéticos como con reales, en los que se ha comparado el método desarrollado con otros del estado del arte como PESMOC. En estos experimentos se ha visto que MESMOC es competitivo con estos métodos, pero es más rápida de evalua