Estadística

En algunas de las últimas charlas (de ML) a las que he asistido se han enumerado recetas con las que tratar de resolver distintos problemas. Pero no han explicado cuándo ni por qué es conveniente aplicarlas. Incluso cuando se han presentado dos y hasta tres recetas para el mismo problema.

Me consta que parte de la audiencia quedó desconcertada y falta de algo más. ¿Tal vez una receta para aplicar recetas? ¿De una metarreceta?

Del rumano de la fragoneta hablé en una charla del 2013 que fue después glosada por Daniel Mediavilla en un par de medios.

Y, ¿sabéis qué? ¡Se ha ido a vivir a Illinois!

El CIS realiza barómetros todos los meses menos uno. Pasado un tiempo (es octubre y el último publicado es de julio) coloca los microdatos en su banco de datos.

Aparte de ficheros .pdf que lo explican todo (pero que no dejan de ser .pdf), publica dos ficheros. Uno de datos en ancho fijo (prefijo DA) y otro con código SPSS (prefijo ES) con los consabidos (¿lo son? ¡felicidades si no!) encabezados DATA LIST, VARIABLE LABELS, VALUE LABELS, y MISSING VALUES.

Así titula El Mundo un artículo en el que el mismo periódico se responde:

Porque los estudios de viabilidad sirvieron más para justificar la construcción que para cubrir una necesidad real. La R-3 y la R-5 absorberían 70.000 vehículos diarios según las estimaciones y el tráfico real es al menos cuatro veces inferior. En sentido contrario Gobierno, concesionarias y bancos subestimaron el coste del suelo. Los expropiados llevaron su caso a los tribunales y llegaron a multiplicar hasta en 10 veces lo que recibieron años atrás.

Lo cuento luego, después del (por mí traducido) contexto:

La incertidumbre del conocimiento humano puede serla sobre los sucesos o de las causas de los sucesos; si se nos asegura, por ejemplo, que una urna encierra bolas blancas y negras en una proporción dada y se pregunta por el color de una bola extraída al azar, el suceso es incierto, pero la causa de la que depende la probabilidad de su existencia, es decir, la proporción de bolas blancas y negras, es conocida.

No estoy muy al tanto de la regulación que afecta a la confección de encuestas electorales. Me consta la existencia de algunas normas, como la prohibición de publicarlas durante los últimos días de la campaña. No sé si fiarme de mi memoria a la hora de añadir alguna relativa a cuestiones técnicas, como la de que vayan acompañadas de una ficha metodológica.

Pero, y aunque sea alérgico a la regulación en general, me atrevo a apuntar una modificación que podría tener sus méritos. Está basada en algunas experiencias anteriores. Por ejemplo, la que sugiere este artículo del NYT. En él se cuenta cómo el periódico hizo llegar a cuatro grupos de expertos los datos brutos de una encuesta electoral en Florida. Los resultados obtenidos por esos grupos se resumen en la siguiente tabla:

Son:

1. El principio de la información: la clave de un método estadístico no está basado en la filosofía subyacente o el razonamiento matemático, sino más bien la información que nos permite utilizar.
2. El problema de la atribución, según el cual, el mérito de un análisis estadístico se lo lleva el procedimiento utilizado (por poner un ejemplo moderno, xgboost) y no quien lo aplicó.
3. Y otro más que no acabo de entender del todo; o tal vez sí pero que no veo como encajar aquí.

Esos dos principios, tal vez a causa de mi actual estado epistemológico, los dejaría solo en el primero. Tenedlo en cuenta.

[A esta entrada, publicada hace un tiempo y puede que con más entusiasmo que reflexión, le he añadido posteriormente, en junio de 2022, una coda con cosas que he aprendido luego.]

En la nota de prensa de la estadística de transporte de viajeros del INE de julio de 2016 (no la enlazo porque, entiendo, las notas de prensa van siendo reemplazadas en su portal) aparece la tabla

en la que el lector podrá encontrar valores ocultos con un puntero a la nota al pie. Que dice:

Tengo un proyecto entre manos. Trata de medir un efecto pequeño bajo una condición experimental (una palanca que se puede subir y bajar) con un enorme ruido de fondo (debido a factores para los que no existe la susodicha palanca). Existen dos aproximaciones que, en su versión resumida, son:

• Datos pequeños: recoger un conjunto pequeño de mediciones en un contexto en el que los factores no controlables sean constantes (aunque en la práctica no lo vayan a ser).
• Datos grandes: recoger muchas mediciones alterando el factor controlable a lo largo de un periodo de tiempo extenso.

Se supone —y lo advierto, sobre todo para evitar que algún purista quiera señalar que lo es— en ambos casos, que existe cierta aleatorización del factor experimental para que sea lo más ortogonal posible al ruido no controlado.

El asunto de las energías renovables, a partir de cierto umbral de capacidad instalada, se convierte en uno de gestión de la varianza.

En este artículo se discuten esos problemas para el caso alemán. No trata tanto el problema de la gestión de los picos (particularmente los intradiarios) como de la variabilidad estacional, dentro del año, de la producción eólica y solar, que no se corresponde con la del consumo.