Regreso al futuro: Una semana bayesiana en ICMAT

Hoy y mañana, 10 y 11 de noviembre, el ICMAT acoge una serie de seminarios que revisarán algunos avances recientes en la metodología bayesiana, una de las principales herramientas de la estadística moderna. Numerosos expertos internacionales  acudirán a estas sesiones que se recogen –las del miércoles– como SPOR Fall Day, la primera sesión del grupo Stats, Probs and OR del ICMAT. Cuentan con el apoyo de AXA, la acción COST sobre Expert Judgement y el Programa de Excelencia Severo Ochoa en ICMAT. David Ríos, director de la Cátedra de Riesgos Adversarios AXA-ICMAT y uno de los organizadores de este evento, habla del programa en el marco del auge de estos métodos estadísticos en la inferencia, predicción y toma de decisiones.

 

Estamos cumpliendo en estos días el 30 aniversario de la parte primera de la brillante película de culto Regreso al Futuro. Aprovechando que su segunda parte tenía lugar en 2015, se han venido revisando las predicciones que desde la película se hicieron sobre cómo sería la vida en este año. Pues bien, una de las realidades que no acertaron a predecir en la película fue el auge de los métodos bayesianos para inferencia, predicción y toma de decisiones, para los que se puede hablar también de un auténtico regreso al futuro.

En efecto, esta metodología científica tuvo un inicio prometedor con la propuesta por Thomas Bayes de la fórmula que lleva su nombre, un resultado muy sencillo matemáticamente, pero que describe la forma óptima de actualizar la información de la que se dispone en cada momento en presencia de nueva evidencia. Sus resultados tuvieron un papel preeminente en la Estadística del s. XIX con gigantes como Laplace. Sin embargo, a principios del s. XX, la influencia de Fisher, Neyman y los Pearson condujeron al predominio de los métodos clásicos y del concepto frecuentista de probabilidad en la Estadística. Los grandes De Finetti y Savage constituyeron excepciones principales al aportar sus resultados fundacionales sobre la Estadística y la Teoría de la Decisión Bayesianas.

No es hasta los trabajos de Gelfand y Smith sobre Métodos de cadenas de Markov Montecarlo cuando se produce un verdadero movimiento de liberación en los modelos, que elimina la tiranía de los llamados modelos conjugados que constreñían seriamente a la aproximación bayesiana. Desde entonces, se ha producido un verdadero auge de estos métodos que son casi estándar en muchas disciplinas, siendo adoptados por organizaciones como Google, Amazon, Bayes Forecast, la FDA o Chevron, en muchos de sus problemas de inferencia, predicción y toma de decisiones en incertidumbre. Sus principios básicos son concebir las probabilidades como medidas del grado de creencia de un sujeto sobre la verdad de una proposición; en presencia de información adicional, actualizar las probabilidades mediante la fórmula de Bayes; y, finalmente, proponer que la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre se realice mediante el principio de máxima utilidad esperada.

Durante esta semana, se celebrarán diversos seminarios en ICMAT para revisar algunos avances recientes en la metodología bayesiana. El martes 10 a las 12, F. Patras (CNRS-U. Nice), en el seminario FBBVA-ICMAT, hablará sobre avances en filtros de partículas, una clase de algoritmos de última generación que permiten la predicción eficiente en modelos dinámicos no lineales. El miércoles 11, a partir de las 11, F. Ruggeri (CNR-IMATI)  discutirá avances recientes en robustez bayesiana, lo que permite afrontar el problema de la dificultad de obtener distribuciones a priori; J. Martin (UNEX) planteará problemas de clasificación en los que se producen errores en tales clasificaciones y cómo podemos mejorar este proceso con métodos bayesianos; finalmente, M.E. Castellanos (URJC) presentará avances en la metodología ABC que facilita los cálculos en problemas de inferencia de gran escala, los famosos big data. Las sesiones del miércoles se recogen como SPOR Fall Day, la primera sesión del grupo Stats, Probs and OR del ICMAT y cuentan con el apoyo de AXA, la acción COST sobre Expert Judgement y el Programa de Excelencia Severo Ochoa en ICMAT.

2015 en Regreso al Futuro.

Más información

“Duality for Particle Gibbs samplers“, FRÉDÉRIC PATRAS, CNRS – Université de Nice Sophia Antipolis. BBVA – ICMAT Seminar on “Mathematical Methods for Ecology and Industrial Management”.  Martes 10 de noviembre, 11:00. Aula Naranja, ICMAT.

“Advances in Bayesian Methods“. SPOR Fall Day,  miércoles 11 de noviembre, a partir de las 11:00. Aula Gris 1, ICMAT
FABRIZIO RUGGERI,  CNR – IMATI
JACINTO MARTÍN,  Universidad de Extremadura
Mª EUGENIA CASTELLANOS,  Universidad Rey Juan Carlos, Madrid

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David Ríos es director de la Cátedra AXA–ICMAT en Análisis de Riesgos Adversarios y miembro de la Real Academia de Ciencias

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