Cómo predecir y prevenir los atascos

Científicos de la Universidad de Granada (UGR) han desarrollado un nuevo sistema informático, basado en técnicas de big data, que permite predecir cuándo se va a producir un atasco de tráfico y ayuda a prevenirlo. Este proyecto, denominado Predicción del Estado del Tráfico usando un sistema de monitorización de bajo coste (PETRA), mejora la información de tráfico disponible para el conductor, fusionando distintas fuentes de datos, y mejora también la fluidez de los desplazamientos.

“Los resultados de ese prototipo fueron una serie de mediciones como paso de vehículos por días, horas y velocidades medias en un área limitada que demostraron la viabilidad de nuestra propuesta”, señala el investigador.

Este proyecto ha permitido obtener datos nuevos que puedan  compararse y ser analizados con otros medios de obtención de datos, y realizar análisis de predicción sobre ellos. En esta nueva propuesta, los investigadorespartieron de los resultados del anterior proyecto, añadiendo información complementaria, como la señal Wi-Fi de los usuarios de los vehículos, desarrollando un nuevo dispositivo de captación, y añadiendo más nodos y otras fuentes de información, como Google Traffic o los aforadores oficiales de la DGT.

El análisis de los datos ha servido para proporcionar información relativa a predicción de atascos, uso de las carreteras, velocidades medias o información geolocalizada sobre el estado de las carreteras. Asimismo, se ha propuesto la extensión de los sistemas de difusión de los datos obtenidos usando servicios web, creando una serie de datos de acceso público para que futuros investigadores puedan realizar sus análisis, facilitando así el Open Data.

Por qué la estadística es la gran asignatura del siglo XXI

Los estudiantes de ciencias, ingenierías e incluso muchas ciencias sociales necesitan saber cálculo para sus carreras. Pero es un error pensar en la educación en términos de lo que un estudiante debería saber, hemos de plantearla en términos de lo que puede saber. Es más, como lleva años repitiendo Arthur Benjamin desde hace años, si hay una materia que todos nuestros estudiantes deberían conocer; "esa es la estadística, la probabilidad y estadística".

La estadística va de "riesgo, de recompensas, de azar". Básicamente, la estadística va de entender datos. Y los datos son hoy más necesario que nunca porque "el mundo ha cambiado de lo analógico a lo digital. Es hora de cambiar nuestro curriculum matemático de lo analógico a lo digital también; de la más clásica matemática continua a la moderna matemática discreta: la matemática de la incertidumbre, del azar, de los datos... esto es, estadística y probabilidad"

Pero, ¿es suficiente para ello la estadística que se enseña en las escuelas? O dicho de otra forma, ¿Debemos mejorar la educación estadística en la educación básica? Los expertos coinciden en que es una necesidad improrrogable. "Rotundamente sí". Carmen Batanero, Catedrática de Didáctica de las Matemáticas, propone que hay que centrarse en el "desarrollo del sentido estadístico", una combinación entre la cultura estadística (es decir, el conocimiento) y el razonamiento estadístico. Y precisamente aquí es donde más falla nuestro sistema porque "la estadística tiene un modo propio de razonamiento [distinto del matemático] que es necesario enseñar a los estudiantes".

Llevamos años diciendo que la información quiere ser libre: la cuestión, hoy en día, si vamos a usarla para ser libres nosotros. Y en este caso, no va a ser nada fácil.

No, no tienes más posibilidades de que te toque ser Mesa electoral si ya lo fuiste

Ante la repetición de elecciones, inédita en la democracia española, hay dudas sobre si quienes estuvieron en una Mesa electoral el 20D tendrán que repetir el 26J.

El rumor recuerda a una leyenda recurrente según la cual alguien que ha sidomiembro de una Mesa tiene más posibilidades de volver a serlo. Ambos son falsos. Con cada convocatoria electoral se vuelve a realizar un nuevo sorteo, aseguran aVerne fuentes del Congreso de los Diputados.

La primera leyenda tiene una base remota en el reglamento sobre normas electorales de las generales de 1977. "En el Real Decreto de las primeras elecciones, del 77, se decía que si las elecciones se convocaban en el mismo año se repetían los mismos componentes de Mesa”, explican las mismas fuentes, que añaden que luego se modificó con la Ley Orgánica del Régimen Electoral General(LOREG) del 85. La última reforma electoral de 2011 tampoco contempla esa reincidencia.

La jurisprudencia de la Junta Electoral Central ha ratificado además que no debe producirse esa continuidad. Dos acuerdos de esta institución, de 1986 y 1989, recuerdan que “ningún precepto impone dicha carga más allá de cada consulta electoral particular”.

El próximo 28 de mayo los Ayuntamientos, bajo la supervisión de las Juntas Electorales de Zona, volverán a rifar el puesto de presidente o presidenta, dos vocales y suplentes (dos por cada uno de los componentes). Se elegirán en público mediante cualquier procedimiento aleatorio entre todos los miembros del censo menores de 70 años que sepan leer y escribir. El presidente deberá tener el título de Bachiller o el de Formación Profesional de segundo Grado, o subsidiariamente el de Graduado Escolar o equivalente.

Data Scientist Most In-Demand Job, Reports Fast Company

Data scientists “are among the most wanted hires,” and to become one, individuals need skills in database management, statistics and machine learning, and distributed and parallel systems, reports Fast Company.

The findings come from a recent report of jobs site Glassdoor, which ranks the top 25 jobs in America based on  earning potential, career opportunities, and number of job openings.

The article also quotes recent analysis of Bureau of Labor Statistics data by the American Statistical Association, which shows that mean annual wages for statisticians grew 12% between 2000 and 2014 in inflation-adjusted dollars.

The article notes that there are 1,736 job openings for data scientists and the median base salary is $116,840.
Want to learn more about what data scientists do, and why statistics is such an important part of the field? Read profiles about data scientist Hilary Parker of Etsy,  Rayid Ghani of Data Science for Social Good, and DJ Patil, the first chief data scientist of the United States.

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Es cierto que...¿cuanto más llevas sin ganar, más probable es que ganes?

“Cuanto más llevas sin ganar, más probable es que ganes el siguiente”. Esta afirmación, que podría parecer cierta, en realidad no tiene mucho sentido en términos de probabilidad. En los próximos párrafos analizaremos el porqué.

Antes de comenzar, quiero dejar claras las condiciones del tema que vamos a comentar. Lo que sigue se refiere a experimentos aleatorios independientes (es decir, su resultado en un momento dado no influye en el resultado del mismo experimento en otro momento, como puede pasar al lanzar un dado o una moneda) con un número finito de resultados en el que conocemos la probabilidad de cada uno de ellos.

Estamos ante un experimento aleatorio con dos posibles resultados (victoria de equipo de casa o victoria del equipo visitante, no consideramos el empate) en el que tenemos la probabilidad de cada uno de ellos (se podría hablar de cómo se determinan dichas probabilidades, pero eso es otro tema). Además, dichos resultados son independientes.

Si realizamos el experimento, podemos obtener cualquiera de los dos resultados. Imaginemos que gana el equipo de casa. Si volvemos a realizar el experimento, la pregunta es la siguiente: ¿ha aumentado la probabilidad de que gane el equipo visitante? La respuesta es NO. Para hacer un análisis probabilístico correcto, en este caso tenemos que considerar que el resultado obtenido en un enfrentamiento no influye en lo que pasará en el enfrentamiento siguiente (los resultados son independientes).

El big data pronostica que el Madrid será otra vez campeón de la Champions...!!!

Aficionados al fútbol de toda España tendrán este fin de semana 

los ojos puestos en Milán, especialmente los madrileños. La mitad 

de ellos terminará el partido decepcionada, y será la del Atlético de 

Madrid.

Eso es al menos lo que auguran las predicciones realizadas por 

Microsoft tras analizar miles de datos y noticias publicadas en

internet utilizando modelos de matemáticas predictivas. Las

probabilidades que Bing, el buscador de Microsoft, da a la victoria

del Real Madrid son del 51%. De hecho, los datos muestran un

empate técnico, no parece que ninguno esté en condiciones de 

confiarse demasiado.

Para evaluar este partido, Bing analiza grandes cantidades 

de datos. por un lado están los factuales, como resultados 

previos, encuentros anteriores, margen de victorias en cada

competición, condiciones meteorológicas, métricas de

jugadores individuales, etc. Utilizando modelos de 

matemática predictiva, el algoritmo combina esos datos con 

el 'sentimiento social', las percepciones y opiniones de los

internautas en webs y redes sociales.

Dependiendo del tipo de evento, ese sentimiento social tiene

más o menos peso: no es lo mismo un concurso en el que 

la decisión del ganador está en manos del público que un

partido de fútbol que depende de lo que ocurra en el

campo. Toda esta información da como resultado un

porcentaje de probabilidades de victoria para cada equipo.

¿Con qué estudios se sufre menos el paro?

Los matemáticos encabezan de nuevo la clasificación de las profesiones con menos paro, pero su situación ha empeorado respecto al año anterior, cuando soportaban una tasa de desempleo de apenas el 5,7%. En cambio, el siguiente colectivo, el de los formados en derecho, mejora ligeramente su situación respecto a 2014, cuando su tasa de paro se situó en el 10,63%. El colectivo que ese año ocupaba la segunda posición, el de los dedicados a los servicios de seguridad, casi duplica su tasa de desempleo en 2015, al pasar del 7,45% en 2014 al 13,74%. El tercer colectivo con perspectivas más halagüeñas es el que agrupa a los profesionales de la salud, con una tasa del 11,39%, un punto menos que los que se dedican a las ciencias de la vida.

De nuevo, el análisis de los datos certifica que las personas con menos formación tienen mayor nivel de desempleo. Así, el colectivo que solo cuenta con programas de formación básica sufre una tasa de paro del 28,18%, algo menor que la registrada en 2014 (30,89%). Le siguen aquellas personas formadas en la protección del medio ambiente (25,58%) y en tareas relacionadas con la construcción, lo que incluye la arquitectura (23,49%).