Stuff

I spent the weekend with my family, but along the way I realized that I’m way behind on the blogging (compared to how much I’ve read). I’ll not write too much about each subject as it would otherwise become a very long post, but I hope you’ll click a few of the links:

i. 2008 WORLD DRUG REPORT by The United Nations’ Office on Drugs and Crime. ‘Read it for the data’, if you’re interested in that kind of stuff. Here’s one related article. Here’s another, not for the fainthearted.

ii. Revisiting Truth or Triviality: The External Validity of Research in the Psychological Laboratory, by Gregory Mitchell.

iii. A-not-B error.

iv. An interview with a guy who wrote a book. The book is called ‘Ignorance’. I’m currently considering buying said book.

v. Vaughan Bell: the truth about lie detectors.

vi. Coursera. I was considering signing up for the Introduction to logic course (I still am). If you haven’t heard about the site, go have a look.

vii. PLoS Biology: How Many Species Are There on Earth and in the Ocean? Short answer: We have no idea. “In spite of 250 years of taxonomic classification and over 1.2 million species already catalogued in a central database, our results suggest that some 86% of existing species on Earth and 91% of species in the ocean still await description.”

viii. To Detect Cheating in Chess, a Professor Builds a Better Program. According to the work this guy’s done, rating-inflation is not as much of a problem as some people like to think: Super-GMs today are just incredibly strong, also compared to top players, say, 50 years ago (so it makes sense that their ratings are higher):

“He has also discovered that the way people play has evolved. According to his analysis, the player now ranked No. 40 in the world plays as well as Anatoly Karpov did in the 1970s, when he was world champion and was described as a machine.”

ix. How does a gravity slingshot work?

x. Cartoon Laws of Physics. I knew many of these, but it’s nice to have them written down somewhere.

xi. I’ve linked to this on twitter too, but it’s worth including here as well: PLoS ONE: The Impact of Long-Term Exposure to Space Environment on Adult Mammalian Organisms: A Study on Mouse Thyroid and Testis. Short version: Judging from these results, long-term exposure to space (microgravity, radiation) is bad for your thyroid (and, if you’re a male, your testicles). A short spacetrip is probably not the way to boost your sperm-count: “Very low sperm numbers were noted in both WT and TG spaceflight mice (−90%, −94%, −92% and −89% vs. laboratory and ground controls, respectively”

xii. FUD (Fear, uncertainty and doubt).

xiii. Galaxy formation and evolution.

xiv. A video on why we have blind spots:

xv. Delian League.

xvi. Sometimes men like women like the Chinese like pork. A good post by Razib Khan, I really liked this one: “It it is sometimes said that women civilized men, but I have long held that men created civilization only to impress women.”

Rate this:

April 30, 2012 - Posted by US | papers, random stuff, wikipedia

4 Comments »

Hold da op. Der er alt for meget at gå i gang med her.

Comment by info2 | April 30, 2012 | Reply
- Når jeg i en periode læser mere eller mindre ‘det jeg plejer’ men ikke får blogget helt så meget som jeg plejer, så ender jeg ud i den her slags posts. Nu har jeg faktisk læst mindre end jeg plejer over den sidste uge pga. en opgave, men der havde samlet sig en del før da.
  
  Jeg forkortede posten, før jeg postede den. Første version havde 24 links, men det mente jeg var for meget (så hellere fordele det over 2 posts)
  
  Comment by US | April 30, 2012 | Reply
  - Har du i øvrigt set den her? http://liberator.dk/are-monocultural-societies-more-free-and-peaceful
    
    Jeg tænkte, at det ikke var usandsynligt, at du havde noget at tilføje.
    
    Comment by info2 | May 3, 2012
  - Jeg har ikke læst liberator i årevis, så det har jeg ikke.
    
    Vi havde en eksamensopgave i økonometri hvor et af hovedspørgsmålene relaterede til en publiceret artikel som lignede lidt den post (emnet var et andet, jeg taler metodiske ligheder). Vores opgave var grundlæggende at finde og påpege alle de statistiske metodiske fejl og mangler, der var forbundet med analysen, og så undersøge, om resultaterne holdt hvis man tog højde for problemerne – vi fik også rådata, så vi selv kunne modellere løs. Ligesom i dette tilfælde angav eksamensartiklen i øvrigt ikke resultaterne af diverse misspecifikationstest. Det forventer man selvfølgelig heller ikke af publikationer i dag, for den slags bare skal være i orden for at have i det mindste en lille chance for at blive publiceret i et semi-seriøst økonomisk tidsskrift (jeg ved nogle andre fag har lavere standarder…) – men artiklen havde nogle år på bagen, og den gang var det vist stort at kunne lave OLS. Men selvfølgelig fandt folk vist generelt (dem der bestod?), at der var massive problemer med artiklen, og at nogle af hovedkonklusionerne faldt fra hinanden, hvis man tog højde for disse.
    
    Hvis du nu var kritisk, ville du sige, at jeg ikke burde have samme standarder for blogposts og publicerede artikler. Det har jeg heller ikke. Det var derfor jeg tænkte ‘WTF’ om artiklen i eksamensopgaven, hvorimod jeg på ingen måde havde samme reaktion da jeg læste Lasse’s post. Selvom hans statistik er langt mere mangelfuld og problematisk.
    
    Du kan ikke stole på resultaterne af regressionerne. Jeg hælder faktisk til, at den slags posts er ‘worse than nothing’, fordi mange folk bliver blændet af matematikken og ender med en reaktion i retning af ‘men matematikken viser jo…’. Det korte af det lange er: For at matematikken kan vise dig noget som helst skal nogle bestemte forudsætninger være opfyldt. Der er mange forudsætninger gemt i statistiske analyser, og jo mere statistik du kender til, jo flere vil du få øje på. Bare en problematisk forudsætning kan ændre en konklusion. Her taler vi ikke en problematisk forudsætning, det er sandsynligvis tættere på at være samtlige. Så algoritmerne computeren beregnede til at finde de der fortegn og R^2′er er ubrugelige – jo, de beregner det, de er blevet bedt om, men resultaterne fortæller dig ikke det, du tror. Bemærk også i den forbindelse, at fraværet af en korrelation ikke indebærer, at der ikke er en sammenhæng – sammenhængen kunne være ikke-lineær. Eller sammenhængen kunne være negativ i en sub-sample (‘rige lande’ – bare et eksempel) og positiv i en anden (‘fattige lande’), hvilket algoritmen i nogle tilfælde ville fortolke som ‘ingen sammenhæng’ hvis du kun bad den om at se på sammenhængen for både rige og fattige lande samlet set.
    
    En kort konklusion på hans post: Simple regressioner uden kontrolvariable på så omfattende og vidtfavnende data fortæller dig ingenting. Komplekse analyser kan let være fyldt med fejl. Men simple analyser på data som disse vil altid være det.
    
    Comment by US | May 6, 2012