De nuevo, ¿qué significa «un 30% de probabilidad de lluvia»?
Topé el otro día con el artículo Cyrena Arnold, meteoróloga: “La gente no sabe realmente qué significa probabilidad de precipitación”, que me interesó por varios motivos:
- Una parte sustancial de la teoría sobre calibración de modelos predictivos ha sido desarrollada por meteorólogos.
- Porque es un asunto que ya he tratado antes.
- Porque XKCD también:
- Porque en el blog de Andrew Gelman también se han ocupado del asunto y en él se puede leer:
La probabilidad de precipitación es $C \times A$ donde $C$ es la probabilidad de precipitación en algún lugar de la zona de predicción y $A$ es la proporción del área que recibirá alguna cantidad medible de precipitación, de haberla. Así que el método correcto de interpretar la predicción es: hay un X% de probabilidad de que llueva en algún punto de la zona.
- Porque ocurre con demasiada frecuencia que la gente le pide a los científicos $X$ y estos no producen $X$ sino, más bien y por las razones que sean, $X^\prime$. Pero luego, estos no se disculpan y dicen: «lo sentimos, no somos capaces de daros $X$ sino más bien algo parecido, $X^\prime$», sino que más bien, desde su alta torre de marfil, tachan al populacho de ignorante por interpretar $X^\prime$ como si fuese realmente $X$ (pasa, p.e., con los intervalos de confianza).
¿Y qué cosa nos dice Cyrena Arnold, meteoróloga, que es la probabilidad de precipitación según el artículo? Lo siguiente:
Arnold insiste en que, por ejemplo, un 30% de probabilidad de precipitación no implica que lloverá en un tercio del territorio o del día, sino que la precipitación aparece en 3 de cada 10 simulaciones. Por este motivo, la experta asegura que “mucha gente no sabe realmente qué significa probabilidad de precipitación”.
Para reconciliar esa reificación absurda, esa apelación inane al instrumentalismo, con la realidad del mundo, recomiendo la lectura de esto.
