La diferencia entre falsas y verdaderas tarifas planas

Tasa negativa real

Un tipo de interés real es un tipo de interés que se ha ajustado para eliminar los efectos de la inflación. Una vez ajustado, refleja el coste real de los fondos para un prestatario y el rendimiento real para un prestamista o un inversor.

Un tipo de interés real refleja la tasa de preferencia temporal de los bienes actuales sobre los futuros. Para una inversión, un tipo de interés real se calcula como la diferencia entre el tipo de interés nominal y la tasa de inflación:

Mientras que el tipo de interés nominal es el tipo de interés que se paga realmente por un préstamo o una inversión, el tipo de interés real refleja la variación del poder adquisitivo derivado de una inversión o al que renuncia el prestatario.

El tipo de interés nominal suele ser el anunciado por la institución que respalda el préstamo o la inversión. Ajustar el tipo de interés nominal para compensar los efectos de la inflación ayuda a identificar el cambio en el poder adquisitivo de un determinado nivel de capital a lo largo del tiempo.

Del mismo modo, un prestamista que prefiere aplazar el consumo para el futuro muestra una menor preferencia temporal y estará dispuesto a prestar fondos a un tipo de interés más bajo. El ajuste por inflación puede ayudar a revelar la tasa de preferencia temporal entre los participantes en el mercado.

Fórmula de la tasa de falsos negativos

La tasa de falsos positivos (FPR) es una medida de la precisión de una prueba: ya sea una prueba de diagnóstico médico, un modelo de aprendizaje automático o cualquier otra cosa. En términos técnicos, la tasa de falsos positivos se define como la probabilidad de rechazar falsamente la hipótesis nula.

Imagine que tiene una prueba de detección de anomalías de algún tipo. Quizá sea una prueba médica que comprueba la presencia o ausencia de una enfermedad; quizá sea un algoritmo de aprendizaje automático basado en la clasificación. En cualquier caso, hay dos posibles verdades en la vida real: o lo que se está comprobando es cierto, o no lo es. La persona está enferma o no lo está; la imagen es un perro o no lo es. Por ello, también hay dos posibles resultados de la prueba: un resultado positivo (la prueba predice que la persona está enferma o que la imagen es un perro) y un resultado negativo (la prueba predice que la persona no está enferma o que la imagen no es un perro).

La tasa de falsos positivos se calcula como FP/FP+TN, donde FP es el número de falsos positivos y TN es el número de verdaderos negativos (FP+TN es el número total de negativos). Es la probabilidad de que se produzca una falsa alarma: que se dé un resultado positivo cuando el valor verdadero es negativo.

Diferencia entre fruta verdadera y falsa

Es hora de pasar a un tercer tipo de datos. Un concepto clave en el que se basa gran parte de R es la idea de valor lógico. Un valor lógico es una afirmación sobre si algo es verdadero o falso. Esto se implementa en R de una manera bastante sencilla. Hay dos valores lógicos, a saber, TRUE y FALSE. A pesar de la simplicidad, los valores lógicos son cosas muy útiles. Veamos cómo funcionan.

En el libro clásico de George Orwell 1984, uno de los eslóganes utilizados por el Partido totalitario era “dos más dos es igual a cinco”, la idea es que la dominación política de la libertad humana se hace completa cuando es posible subvertir incluso la más básica de las verdades. Es un pensamiento aterrador, especialmente cuando el protagonista Winston Smith finalmente se quiebra bajo tortura y acepta la proposición. “El hombre es infinitamente maleable”, dice el libro. Estoy bastante seguro de que esto no es cierto para los humanos36 , pero definitivamente no lo es para R. R no es infinitamente maleable. Tiene opiniones bastante firmes sobre el tema de lo que es y no es cierto, al menos en lo que respecta a las matemáticas básicas. Si le pido que calcule 2 + 2, siempre da la misma respuesta, y no es el maldito 5:

Fórmula de la tasa de falsos positivos

En matemáticas, a menudo es útil hablar de una operación binaria, como &&, ||, +, *, etc. como si tuviera una identidad. La identidad es un valor e tal que se cumple la siguiente propiedad para alguna operación binaria genérica <>

Para los operadores que he enumerado antes, son conmutativos, lo que significa que x <> y = y <> x para todo x e y, por lo que sólo tenemos que comprobar una de las propiedades anteriores. Para and, el operador binario en cuestión es &&, y para or el operador binario es ||. Si hacemos una tabla de Cayley para estas operaciones, quedaría así

Como puedes ver, para && si tienes Verdadero && Falso y Verdadero && Verdadero, la respuesta es siempre el segundo argumento de &&. Para ||, si tienes Falso | Falso y Falso || Verdadero, la respuesta es siempre el segundo argumento, así que el primer argumento de cada uno debe ser el elemento identidad bajo esos operadores. En pocas palabras:

También puedes extender esto a operaciones como concatenación de listas (++ con []), composición de funciones para funciones de tipo a -> a ((.) con id), junto con muchas otras. Como esto empieza a parecer un patrón, podrías preguntarte si esto ya existe en Haskell, y de hecho existe. El módulo Data.Monoid define la clase de tipo Monoid que abstrae este patrón, y su definición mínima es