Números

De acuerdo con Eurostat, el IRPF recauda en España aproximadamente el 7.5% del PIB nacional; en Dinamarca, como el 25%. Los tipos impositivos en Dinamarca, son más altos que los españoles, pero tampoco puede decirse que estén desaforadamente por encima. En cualquier caso, ese salto (del 7.5% al 25%), puede descomponerse en dos partes. La primera, efecto de cambiar los tipos impositivos en España (sobre la actual distribución de la renta). La segunda, efecto de cambiar la distribución de la renta a otra que representase la danesa. O, por otra vía, aplicando primero los tipos españoles a una distribución de renta como la danesa. ...

Ni de lejos mi tema favorito. De todo este tinglado de la práctica comercial de la ciencia de datos, lo que tiene como sujetos a sujetos de carne y hueso es lo que menos me atrae. No quiero saber nada sobre escarbar en Twitter, Facebook o Linkedin. Me aburre soberanamente todo lo relativo a las leyes de protección de datos y trato en la medida de lo posible mantenerme al margen de discusiones sobre privacidad, big data y similares, que son puros contrastes de ocurrencias. ...

En un proyecto necesitábamos cifras de población por provincias durante los últimos años. Así que usamos los datos del padrón proporcionados por el INE (el INE es guay; AEMET es kk). Pero alguien nos dijo que era mejor usar los otros datos de población, los nosequé (sí, las estimaciones intercensales, si es que se llaman así) porque eran más mejores. El padrón es un registro administrativo. Lo otro es algo soportado por lo que yo llamo método y el resto de la humanidad, metodología. ...

El NYT resume un artículo recentísimo sobre esas cosas que preocupan tanto en EE.UU. y que viene a decir, en términos sucintísimos, lo siguiente: A los niños negros les va mucho (mucho, mucho: el efecto tiene una magnitud enorme) peor en la vida que a sus equivalentes blancos independientemente de la clase social, riqueza del hogar y otros factores predictores del éxito. En cambio, el efecto de la raza es inapreciable para las niñas. Hoy todo el mundo habla del asunto. Y lo da por bueno. Pero yo advierto un elemento de sospecha: que un efecto tan, tan grande no haya sido advertido antes. De hecho, los comentarios que he leído sobre el estudio tienden a conjungar verbos como contradecir, utilizan expresiones como echar por tierra, etc. ...

Mi barrio ha sufrido una serie de sobresaltos provocados por la incontinencia de la plebe frumentaria a raíz de la muerte por infarto de un mantero. Ha salido en las noticias y no merece la pena abundar en ello. Y no mencionaría el asunto salvo porque el otro día, de casualidad, advertí que el antedicho mantero y yo compartimos sección censal. Lo cual invita a una reflexión de corte estadístico. Porque las secciones censales son las unidades más básicas de las que existe información estadística (número de personas, distribución por sexos, edades, etc.) toda ella convenientemente promediada (renta media, etc.). La vieja historia del si yo me como un pollo y tú ninguno, un estadístico diría que nos estamos comiendo los dos medio, pero de otra manera. ...

Si se puede hacer para Japón, también se puede hacer para España: El código, library(idbr) library(ggplot2) library(animation) library(ggthemes) idb_api_key("pídela en https://www.census.gov/data/developers/data-sets/international-database.html") male <- idb1('SP', 2010:2050, sex = 'male') male$SEX <- "hombres" male$POP <- -male$POP female <- idb1('SP', 2010:2050, sex = 'female') female$SEX <- "mujeres" spain <- rbind(male, female) saveGIF({ for (i in 2010:2050) { title <- as.character(i) year_data <- spain[spain$time == i, ] g1 <- ggplot(year_data, aes(x = AGE, y = POP, fill = SEX, width = 1)) + coord_fixed() + coord_flip() + annotate('text', x = 98, y = -300000, label = 'Datos: US Census Bureau IDB; idbr R package', size = 3) + geom_bar(data = subset(year_data, SEX == "mujeres"), stat = "identity") + geom_bar(data = subset(year_data, SEX == "hombres"), stat = "identity") + scale_y_continuous(breaks = seq(-300000, 300000, 150000), labels = paste0(as.character(c(seq(300, 0, -150), c(150, 300))), "k"), limits = c(min(spain$POP), max(spain$POP))) + theme_economist(base_size = 14) + scale_fill_manual(values = c('#ff9896', '#d62728')) + ggtitle(paste0('Estructura poblacional de España en, ', title)) + ylab('Población') + xlab('Edad') + theme(legend.position = "bottom", legend.title = element_blank()) + guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE)) print(g1) } }, movie.name = 'spain_pyramid.gif', interval = 0.1, ani.width = 700, ani.height = 600)

Después de mi entrada del otro día sobre sesgo, varianza y gripe (¡y gilipollas!) hablé al respecto con una periodista que me tropecé. Le conté, esencialmente, lo que decía mi entrada: que 472 fallecidos por gripe (o fallecimientos en los que la gripe forma parte de la secuencia causal) es una infraestimación supina. Que el número (superimpreciso, por infinidad de razones) es muy superior y añadí, después de un par de humms mientras calculaba rápidamente, que la cifra real tenía que estar en el entorno de los 10k. ...

Hoy me he desayunado con El último misterio de la economía: ¿por qué no suben los salarios? Y me ha parecido una noticia muy rara. Porque en nuestro sector los salarios no paran de subir. No hay colega que no haya cambiado recientemente de curro a mejor. Otro me comentaba que vivimos en una burbuja porque, lo razonaba así, hasta el más tonto curra. Y repasé mentalmente una lista de tontos y sí, todos curraban. No pude no darle la razón. ...

Un gilipollas se delatará por preferir una mentira exacta a una verdad aproximada. Y me refiero a La gripe ha causado ya más muertes en España que la pandemia de 2009, donde se lee que España ha registrado hasta el momento un total de 472 muertes por gripe confirmadas en laboratorio, desde que a primeros de noviembre se registrara el primer fallecimiento de la temporada 2017-2018, que se ha convertido ya en la más letal de la última década, por encima incluso de la pandemia de gripe A (H1N1) que se produjo en 2009. ...

Aviso: Esta entrada es altamente, puramente especulativa. Tiempo atrás, se tendía a ponderar el efecto de una política (p.e., la alteración de la tarifa de un servicio público o semipúblico) en términos de su impacto en un usuario medio. A lo Quetelet (en el mejor de los casos). Ahora está más de moda medirlo en términos de su impacto en el decil mas desgraciadico. A lo maxmin rawlsiano (en el mejor de los casos). ...