![\"\"](\"http:\/\/1.bp.blogspot.com\/-Vs33hDfl8Ys\/TrtNkLRqeWI\/AAAAAAAACFQ\/hLJpX2GnQWM\/s1600\/New+York+Yankees+teams+baseball.jpg\")
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Su Science<\/em>, c’\u00e8 un paper sensazionale. David Reshef, studente di Harvard, suo fratello Yakir adesso al Weizmann et al.<\/em> diretti da Pardis Sabeti, descrivono<\/a> un nuovo “coefficiente di massima informazione”, detto MIC che correla saldamente due variabili non lineari (e indipendenti, ovvio).<\/p>\n Un po’ come l’indice di correlazione<\/a> inventato da Galton e rivisto da Pearson per quelle lineari. Il MIC \u00a0per\u00f2 va oltre (1). Deriva dalla “mutua informazione” di Shannon, quindi \u00e8 molto pi\u00f9 complicato e i suoi algoritmi richiedono una potenza di calcolo mica da ridere. D’altronde pi\u00f9 l’insieme di dati \u00e8 mastodontico e meglio \u00e8.<\/p>\n Gli autori lo hanno usato per estrarre\u00a0relazioni significative da insiemi con centinaia di variabili e decine di migliaia di abbinamenti possibili:<\/p>\n indici sociali, economici, sanitari e politici dell’Organizzazione mondiale della sanit\u00e0; i trascritti dell’espressione genica nel lievito di birra che cambiano con i cicli cellulari; i risultati del baseball in prima divisione nel 2008…<\/p><\/blockquote>\n Erano gi\u00e0 stati analizzati con varie tecniche statistiche, per il controllo ne hanno usate altre due oltre al MIC. Questo produceva il maggior numero di relazioni nuove (tasso massimo di falsi positivi 5%) tra variabili. Per esempio tra reddito e obesit\u00e0 femminile in alcuni paesi dove l’obesit\u00e0 \u00e8 positivamente correlata allo status sociale. Le differenze tra i risultati ottenuti con altri metodi sono interessanti sia nell’attivit\u00e0 dei geni del lievito che nel baseball:<\/p>\n Sulla base dell’indice di correlazione rho (Pearson) le tre correlazioni pi\u00f9 robuste con il salario del giocatore sono le walks, le walks intenzionali e i runs con battuta. Con il MIC invece \u00a0sono i punti segnati, le basi totali e una popolare statistica aggregata dell’attacco, chiamata Replacement level marginal lineup value.\u00a0Lasciamo ai tifosi decidere quale di queste statistiche \u00e8 do dovrebbe essere pi\u00f9 legata al salario..<\/span><\/p><\/blockquote>\n (Il valore marginale per la formazione ecc. non ho idea di cosa sia, ma ho capito che i New York Yankees non si meritano lo stipendio, mentre i Milwaukee Brewers\u00a0si meritano un aumento).<\/p>\n Finito il rodaggio, hanno\u00a0provato il MIC sulle rispettive abbondanze dei batteri intestinali umani (in topi “umanizzati” – grazie Caravan). Prima saltano fuori le correlazioni lineari, pi\u00f9 numerose, ma la parte notevole sono le altre, associate e non<\/a>, alla dieta.<\/p>\n Credo che lo proveranno in tanti. Pardis Sabeti<\/a> \u00e8 quella degli algoritmi per interpretare mutazioni genetiche, adottati nelle altre discipline “omiche”. \u00a0Matematica,\u00a0\u00e8 una delle rarissime donne uscite dalla Harvard School of Medicine summa con laude, informatica, genetista, ex campionessa universitaria di tennis, ex allenatrice della squadra di calcio femminile di Oxford ecc.<\/p>\n “Jack of all trades, master of none” <\/strong> Mitica.<\/p>\n (1)\u00a0Aggiunta<\/strong>. Su Science, c’\u00e8 un paper sensazionale. David Reshef, studente di Harvard, suo fratello Yakir adesso al Weizmann et al. diretti da Pardis Sabeti, descrivono un nuovo “coefficiente di massima informazione”, detto MIC che correla saldamente due variabili non lineari (e indipendenti, ovvio). Un po’ come l’indice di correlazione inventato da Galton e rivisto da Pearson… Continua a leggere Pardis, again<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[19],"tags":[3495,3515,4523,5202,6513],"class_list":["post-10104","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-matematica","tag-indice-di-correlazione","tag-informazione","tag-mine","tag-pardis-sabeti","tag-statistica","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/archivio.ocasapiens.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10104","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/archivio.ocasapiens.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/archivio.ocasapiens.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/archivio.ocasapiens.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/archivio.ocasapiens.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10104"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/archivio.ocasapiens.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10104\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":40460,"href":"https:\/\/archivio.ocasapiens.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10104\/revisions\/40460"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/archivio.ocasapiens.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10104"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/archivio.ocasapiens.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10104"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/archivio.ocasapiens.org\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10104"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
\nLo dice lei che non si monta la testa. Tanto se al Broad-MIT-Harvard non la vogliono pi\u00f9, sa gi\u00e0 in quale Ong far\u00e0 la volontaria.\u00a0Non solo finora non ne ha sbagliata una, ma \u00e8\u00a0pure la cantante e leader del gruppo Thousand Days<\/a>. E nel 2006 aveva rinunciato per mesi alla propria ricerca per mobilitare gli amici e controllare con loro quelle di Bruce Lahn<\/a>. Lui sosteneva che per le mutazioni recenti di due geni legati alle dimensioni del cervello, i caucasici avevano facolt\u00e0 cognitive superiori a quelle degli africani. Aveva preso una cantonata, oltre a dei brevetti…<\/p>\n
\nAnche su Oggi Scienza ho dimenticato di dire che
\n– il “supplemento<\/a>” \u00e8 un pezzo indispensabile del paper;
\n– il MIC \u00e8 esempio di Maximum Information-based Nonparametric Exploration<\/a>, quindi conviene farci un giro.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"