viernes, octubre 22, 2010

La bolsa de Londres contenta con las pruebas y Linux

El sábado, septiembre 19, 2009 ya vi (y metí en este blog) la noticia de que la bolsa de Londres no estaba contenta con .NET y lo abandonaba.


Ahora la confirmación y alegría con el nuevo sistema


http://www.muylinux.com/2010/10/21/la-bolsa-de-londres-a-toda-pastilla-gracias-a-linux


El mercado bursátil londinense está de lo más contento: su sistema basado en Linux ha permitido alcanzar un récord mundial en la velocidad de las comunicaciones, con tiempos de operaciones financieras de tan solo 126 microsegundos.

Esta noticia precede a la migración a un sistema global a Linux durante el cual este sistema operativo de libre distribución reemplazará a la tecnología Microsoft .NET que operaba hasta la fecha en la Bolsa de Londres (London Stock Exchange, LSE). Esta organización había recibido muchas críticas por sus prestaciones, que obligaban a sufrir tiempos de operaciones de varios cientos de microsegundos.

Según ComputerWorld, la velocidad de 126 microsegundos es el doble de rápida que la que se obtiene en otros competidores internacionales com oBATS Europe y Chi-X, dos rivales electrónicos específicos del LSE, y que tienen unas latencias de 250 y 175 microsegundos respectivamente.

Durante los próximos 12 días se procederá con la migración total de los sistemas de la Bolsa de Londres, y si todo va bien el LSE abrirá con Linux como pilar fundamental el próximo 1 de noviembre. Excelentes noticias que demuestran una vez más la potencia de Linux en aplicaciones de misión crítica como estas operaciones financieras a gran escala.

lunes, octubre 11, 2010

Guía del empresario tecnológico emprendedor

Supongamos que viene un "mindundi" a proponerte que participes y colabores con él en un descrubrimiento que hizo y puede ser una revolución brutal dentro de unos años.

Supongamos que quiere que le subenciones parte de los costes de realizar la patente de ese producto
¿Qué harías?

Pues veamos un caso práctico REAL para ilustrar la situación
https://francisthemulenews.wordpress.com/2010/10/05/2010-nobel-fisica-andre-geim-y-konstantin-novoselov-por-el-descubrimiento-del-grafeno/

El "mindundi" es el premio nobel de física de este año.

Y según se puede ver en esta entrevista...

http://www.nature.com/news/2010/101007/full/news.2010.525.html

Traducción de una parte de la entrevista del enlace anterior

«Consideramos patentarlo, escribimos la patente y casi la registramos> Entonces tuve una interacción con una gran multinacional de la electrónica.
Me dirigí a un tipo en una conferencia y le dije: "Tenemos esta patente, ¿te interesaría patrocinarla a lo largo del tiempo?"
Resulta muy caro mantener viva una patente durante 20 años.

El tipo me dijo: "Estamos interesados en el grafeno, y puede que tenga un futuro a largo plazo. Si dentro de diez años consideramos que es tan importante como promete, le dedicaremos cien abogados de patentes para que escriban cien patentes al día, y te pasarás el resto de tu vida, y el producto interior bruto de tu islita, llevándonos a pleito".

Es una cita directa.» Observad y aprender de esta lección.

ABOGADOS. Eso es lo que hace falta en una empresa tecnológica de primer nivel ¿Viste la peli de la tapadera? Los dos señores gordos y serios, no eran mafiosos, eso es una mala traducción. Eran el presidente y el CEO de una empresa tecnológica puntera

O de como las pantentes incentivan la investigación e innovación

jueves, octubre 07, 2010

patentes en móviles

Lo primero y fundamental... Abogados Luego, también muy importante, gente con ideas para patentar cosas que sirvan para poner muchas demandas en el futuro y poner a trabajar a los abogados Y por último, no crear nunca ningún producto, la razón, al final de este correo Motorola demanda a Apple por cuestiones de patentes de móviles Mira en los siguientes gráficos (donde falta esta patente que indico) de patentes relacionadas con móviles http://www.flickr.com/photos/pconigs/5055027363/ http://www.guardian.co.uk/technology/2010/oct/04/microsoft-motorola-android-patent-lawsuit# http://infobeautiful2.s3.amazonaws.com/whos_suing_whom.png Atención al bucle Motorola demanda a Apple, Apple demanda a Nokia, Nokia demanda a Motorola y todos los abogados de todas las compañías salen ganando Mención especial a Kodak, que como todos sabemos es líder en tecnologías de teléfonos móviles ;-P Porque ellos sí que han cogido la idea Lo que hay que hacer es patentar y luego demandar NI SE TE OCURRA FABRICAR UN CACHARRILLO, porque luego te demandan Kodak es el rey, el que más demanda y al que no demanda nadie porque no ha participado en ningún teléfono. Estos sí que saben Hasta aquí la lección I del empresario tecnológico ¿alguien decía que las patentes en general (y de software en particular) promueven la investigación e innovación?

miércoles, octubre 06, 2010

Estudios científicos y detectar chapuzas

http://perarduaadastra.eu/2010/10/estudios-cientificos-como-detectar-una-chapuza/


Estudios científicos: cómo detectar una chapuza

48 comentarios

Muchas veces veréis en blogs científicos que uno nombra un estudio, y poco después llega alguien que se pone estupendo: que si no está aleatorizado, que si el tamaño muestral, el ciego… Algo que suena a chino (o a capullo) si quien lo lee no sabe el proceso que hay detrás de la producción científica. ¿Por qué un estudio es más fiable que otro, por qué sus conclusiones son más creíbles? Veamos la diferencia entre himbestigar e Investigar.

Viñedo de variedad tempranilloHimbestigación.

Quiero ver si un abono es bueno para las plantas. Cojo un árbol, le echo abono, y al cabo de los días lo observo: ah, pues sí que parece que está más lozano. Concluyo que el abono hace que el árbol crezca mejor, y me fumo un puro.

Cosa seria.

Quiero ver si un abono es bueno para las plantas.

  • Curvas de supervivencia en un ensayoPero no me puedo fiar de lo que le pase a un único árbol de la finca: lo mismo está a la entrada de la acequia, recibe más agua que el resto y por eso crece mejor… Así que se lo voy a echar a quinientos árboles (tamaño muestral).
  • Y, claro, igual este año hace más sol y mejor temperatura, y por eso crecen más hermosos, independientemente del fertilizante. Así que tendré que observar otro grupo de árboles, en las mismas condiciones que los abonados pero sin abono, a ver qué les pasa (grupo control).
  • Además, puede que este abono haga que los árboles necesiten más agua, aunque yo aún no lo sé. Y si lo doy en la finca que está en la vega del río es muy útil, pero si lo empleo tierra adentro, seco los árboles. De modo que fertilizaré árboles de distintas fincas (representatividad de la muestra).
  • También puede que, por casualidad (o porque soy el fabricante), abone sólo las fincas mejor regadas: ¡normal que luego los árboles crezcan más saludables! ¿No será mejor echar a suertes qué pedazos abono y cuáles no? (aleatorización) Y para asegurar que las diferencias se deben sólo a eso, los árboles tendrán que ser lo más parecidos posible entre sí. Eso también lo consigo asignando al azar (siempre que tenga suficientes elementos, claro).
  • Y, después de discurrir todo esto, yo me pregunto: ¿qué es lo que realmente me importa, que crezcan más lozanos, o que den más peras y más gordas? Hombre, si miro el verdor de los árboles sabré el resultado sin tener que esperar a cosechar… pero lo que a mí me parece frondoso, a otro puede que no. Vale, es más rápido observar la finca y ver su aspecto, que contar las peras que da cada uno y medir su calibre. Pero es que, realmente, la frondosidad o los brotes me la traen bastante floja. Yo quiero saber si usar el abono se traduce en mejores frutos (solidez de las variables de resultado).
  • Por otra parte, es verdad que medir las peras es más objetivo que la apariencia del árbol, pero lo mismo voy con el prejuicio deEs que esta finca nunca ha dado buen fruto o Este abono no puede ser bueno y, sin querer, altero los resultados. ¡No digo hacer trampa, ojo! Digo medir las peras más gordas inconscientemente, o coger las del árbol más flojo. Así que será mejor si la persona que mide los resultados no sabe qué fincas están abonadas o no: así nos aseguramos de que es completamente objetivo (ciego simple, doble o triple).
  • Perfecto. Me he devanado los sesos para planificarlo, he abonado, he recogido todo, y tengo aquí un montón de libretas con datos. ¿¿Qué coño hago con ellos?? Estadística. Procesarlos matemáticamente para que me respondan una pregunta: ¿hay diferencias entre los árboles tratados y los que no? Y, si las hay, ¿esas diferencias pueden ser casuales, o son demasiado grandes como para ser pura coincidencia? (significación estadística). Imagínate que lanzo una moneda al aire: yo espero que la mitad salgan caras, y la mitad cruces. Si la lanzo treinta veces, es posible que en diecisiete salga cara. Pero ni de coñadeberían salir treinta caras: si ocurre, ¡es que la moneda tiene truco!

Ampliando un poco: estudios médicos.

Esto que parece tan sencillo es algo que se pasan por el forro en estudios que luego los periodistas corren a publicar con titulares sensacionalistas, por eso me pareció útil explicarlo brevemente. Y, dejándome de peras y manzanas, veamos a qué me refiero concretamente en el ámbito de la investigación médica.

  • Tamaño muestral. Es crucial hacer un estudio con el mayor número posible de personas, así nos aseguramos de que nuestras conclusiones serán sólidas (una gaviota no hace verano, y esas cosas). Así pues, sabemos que la simvastatina sirve para bajar el colesterol y reducir la mortalidad gracias a un estudio con más de cuatro mil participantes. Y un ensayo con más de quince mil pacientes nos dijo que añadir el caro clopidogrel a la aspirina no aporta ninguna ventaja.
  • Grupo control. Es que si no hay grupo control, ¡no puedo calcular ninguna diferencia! Tengo que comparar mi fármaco con una sustancia biológicamente inactiva (placebo) o, mejor, con otro fármaco que ya haya demostrado su eficacia. Si no, no tengo forma de justificar que las variaciones que aparecen se deben a mi intervención: puede ser desde un efecto Hawthorne hasta una pura chiripa, pero en cualquier caso, mis resultados sirven para bastante poco.
  • Representatividad de la muestra, estudios multicéntricos. Quiero saber si mi medicamento será útil cuando se lo dé a pacientes con artrosis en general, no si se lo doy a mujeres menopáusicas de 55 a 65 años sin osteoporosis y que no hayan tomado antiinflamatorios en el último mes. Cuantas más condiciones ponga, más boletos tengo para que el estudio no sea extrapolable. Y un estudio que no es aplicable a la práctica clínica, es una perfecta pérdida de tiempo y dinero.
    Obviamente, esto también tiene un contrapartida: ¿y si resulta que el medicamento sólo es útil en mujeres? Para eso está elanálisis multivariante; cuando procesemos los resultados veremos que estos varían en función del sexo (o de la edad, o…) y dejaremos una sugerencia a otros investigadores: ¡eh, centraos en este subgrupo!
  • Aleatorización. Si asigno al azar quién recibe el fármaco y quién el placebo, al final tendré dos grupos iguales entre sí. Pero si en el hospital A damos el fármaco y en el B dan el placebo, ¿las diferencias se deben al medicamento, a que el A tiene pacientes más enfermos, o a que en el B se les añaden otros tratamientos?
  • Solidez de las variables de resultado. Todos sabemos que tener alto el azúcar es malo. Pero también sabemos que morirse es aún peor. Por consiguiente, a mí me da igual que un medicamento baje la glucosa: ¡lo que quiero es no morirme por la diabetes! No vaya a ser que el medicamento me baje el azúcar… pero me cause un infarto.
  • Ciego simple, doble o triple. Del mismo modo que a los catadores no se les dice qué están probando, en un ensayo no se debe decir si te estoy dando el antiguo y poco eficaz tratamiento, o la chachipastilla que te va a poner bueno en tres días. Entre otras cosas, porque quizás la pastilla no sea tan chachi… pero tú te lo creas y le digas al médico que, huy, ya estás mucho mejor de los temblores. Así que podemos “cegar” al paciente (simple ciego), al paciente y al médico que lo evalúa (doble), o al paciente, al médico, y al matemático que procesa los datos (triple ciego). Así nadie puede tener la tentación de inclinar los resultados.
  • Significación estadística. Significación clínica. Que algo sea “estadísticamente significativo” significa que, si realmente no hubiese diferencias entre las opciones ensayadas, sería la hostia de raro encontrar las diferencias de mi estudio, u otras aún mayores. Digamos que la significación estadística (que se otorga a partir del 5%, un valor elegido por convenio) es como un sello que avala mis resultados: señores, aquí hay una diferencia, y casi seguro que no es por casualidad.
    Pero precaución: significación estadística no implica relevancia clínica. Puede que un antibiótico cure la infección en 8,3 días y otro lo haga en 8,2. A eso le puedes poner las cintas que quieras, pero ya me dirás si vale la pena dar un medicamento nuevo y más caro a cambio de 0,1 días de ingreso menos.

En fin, damas y caballeros, esto es todo (¡como si fuese poco, menuda chapa nos ha soltado el cabrón!). He simplificado con la esperanza de que se entienda mejor: si no ha sido así, debajo de esta línea tenéis los comentarios.