En referencia a una pregunta de Julián Velasco, la semana pasada:

> Tengo una pregunta sobre atracción a ramas
> largas y parsimonia.
> Alguien me comento que eso se habia solucionada con lo
> de pesos implicitos, pero no he podido encontrar una
> referencia exacta a eso, si alguien conoce del tema y
> me puede ayudar, quedaria muy agradecido.

creo que quien dijo eso fue Gonzalo Giribet, en su trabajo sobre analisis de
sensitivad (publicado hace un par de años en Sys Bio). Creo que es la
unica referencia que hay al respecto, y no tiene ninguna justifiación.

El objetivo de pesos implicados no es en absoluto resolver el problema de la
atracción de ramas largas. De hecho, el caso original planteado por
Felsensteinm tenía sólo 4 taxones, y en el caso de sólo 4 taxones los
resultados de analizar con pesos implicados y analizar con pesos iguales son
matemáticamente equivalentes. O sea, pesos implicados no resolvería la
atracción de ramas largas ni siquiera en el caso original de Felsenstein...

Las ramas largas sólo se atraen bajo un modelo de evolución específico, de
homogeneidad de tasas para todos los caracteres a lo largo de una rama. En
lo personal, pienso que el modelo es poco realista, con lo que existen dos
millones más de razones para pensar que tanto un análisis de parsimonia como
uno de maximum likelihood pueden ser estadísticamente inconsistentes. El
problema de la inconsistencia es en la práctica insoluble, tanto para
parsimonia como para ML. O sea, la consistencia no parece ser (en el mundo
real) una de las propiedades que nos vaya a permitir elegir entre métodos de
análisis.

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Pablo A. Goloboff
INSUE, CONICET, Instituto Miguel Lillo,
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