El Muestreo Apareado, MA (ó Matched Sampling en inglés) es usado con frecuencia para calcular el efecto casual de algunas intervenciones, generalmente cuando no es posible efectuar un muestreo aleatorio simple. Donald B. Rubin fue uno de los que dio el mayor aporte a esta disciplina desde al década de los 70 del siglo pasado (1970 por si no se entiende…). El MA tiene como finalidad eliminar los potenciales efectos de «confusores». El poner en práctica un diseño de apareado involucra el uso de muestreos adicionales para poder obtener una cuota apropiada de personas que deben satisfacer el criterio de apareo. Este trabajo adicional es sustancialmente importante, y puede proporcionar un diseño de apareo menos atractivo que usando técnicas no apareadas con análisis de covariansa. (dentro de poco lo completo más…)
Casualmente hoy leyendo sobre los lenguajes artificiales, como ser el klingon o el lojban o el fith,,, me puse a pensar si no será conveniente redactar las leyes en argentina en algún lenguaje artificial para evitar las clásicas malas interpretaciones. Porque no se conoce el espíritu de la ley o se perdió o quien sabe que favorable interpretación exista para los abogados. Creo que el lojban es el ideal para este tipo de asuntos, ya que es un lenguaje diseñado para evitar las ambivalencias.
Este es el algoritmo para generar una sociedad artificial con estructura scale-free (todavía no entiendo bien porque se llama así). Pero es interesante como este modelo aparece en cosas tan diferentes como es la WWW y las sociedades de consumidores.
Este es el pseudocódigo de un algoritmo para jugar con sociedades artificiales, por supuesto usando teoría de grafos y matriz de adyacencia no ponderada. Cuando dice generar matriz se refiere a generar una matriz regular con 2*k enlaces por vértice
Acá se puede experimentar con los famosos seis grados de separación.
La piedra en el zapato de la física Argentina. "Nullius addictus iurare in verba magistri"