Números

I. Memes

Dice la Wikipedia que un meme es es la unidad teórica más pequeña de información cultural1​ transmisible de un individuo a otro, de una mente a otra, o de una generación a la siguiente. Sin embargo, suelen conocerse como memes solo aquellos memes que, por algún motivo, debido a algún tipo de característica particular —tanto intrínseca como del cuerpo social en el que se mueven— se difunden como un virus. Diríase que cobran vida propia y se expanden independientemente de la voluntad o intención de sus creadores.

Esta entrada principia con el siguiente gráfico:

Queda a la discreción del lector si la línea tiene algún tipo de tendencia más o menos clara.

Una vez completado el ejercicio, le indicaré que:

• El eje horizontal es la cuota de mercado (con perdón) de la educación pública (preuniversitaria) por CCAA en España extraída del informe Datos y Cifras correspondiente al curso escolar 2021-2022 publicados por el ministerio de educación (y el enlace, que seguro que dura poco, es este).
• El vertical, la diferencia bruta en puntos en la prueba de matemáticas de PISA de vaya uno a saber qué año según se muestran aquí.

¿Por qué es la tendencia de este gráfico relevante? Porque, según A. Tabarrok, el autor de Private Education in India: A Novel Test of Cream Skimming, ayuda a determinar en qué medida la educación privada aporta valor añadido real más allá de, simplemente, operar sobre mejor materia prima. Según sus propias palabras (con mi traducción):

Los fabricantes de encuestas suelen estudiar opinión de la ciudadanía acerca de un fenómeno futuro: unas elecciones, etc. Esas opiniones suelen variar en el tiempo, dando lugar a los sesudos análisis que nos regala la prensa habitual.

Pero en alguna rara ocasión, estudian también nuestra opinión sobre fenómenos pasados y es entretenido preguntarse por los motivos de la fluctuación de los resultados.

Comienzo por un ejemplo clásico. Por si no se lee bien, el título del gráfico explica que se trata de los resultados de una encuesta realizada en Francia acerca de la nación que más contribuyó a la derrota de Alemania en 1945.

El IPC es el valor de una canasta arbitraria de bienes de consumo a la que en un momento arbitrario de la historia se le dio un precio arbitrario de 100.

Aun cuando gráficamente la curva anterior no da lugar a dudas —y menos si en lugar de una imagen estática hubiese creado otra interactiva—, la gente se empeña en describir su evolución verbalmente usando terminologías confusas que se refieren a distintas relaciones de más o menos interés y utilidad. De hecho, aquí discuto:

La entrada de hoy es un ejercicio intrascendente inspirado en cálculos similares, pero aplicados al RU, en el octavo capítulo del muy recomendable librito Sustainable Energy — without the hot air. En él se calcula cuál podría llegar a ser la potencia hidroeléctrica instalada máxima en RU bajo la hipótesis de que se aprovecha la totalidad de la energía potencial de cada gota de agua llovida en aquella desventurada tierra.

El número gordo correspondiente a España es ese con el que rotulo la entrada: 2.551879e+18 julios anuales. Que, como todo el mundo sabe, corresponde a la energía necesaria para iluminar un campo de fútbol en lo que cuesta pasar por agua todos los huevos puestos por gallina desde los tiempos de Nabucodonosor II.

Hay un reciente artículo en El País, Tu día a día en internet contamina al año tanto como un viaje en coche de más de 1.000 kilómetros, que es todo un ejercicio de valentía por parte de su autor: se enfrenta a la bestia parda de los periodistas que no es otra cosa que el de la correcta gestión de los órdenes de magnitud.

El titular, como se verá, es una sobrestimación (como poco, de un orden de magnitud); la entradilla, que dice

En resumidas cuentas, el INE calcula la inflación asi:

1. A partir de la encuesta de presupuestos familiares, crea una cesta típica de productos.
2. A partir de “datos de campo” evalúa la variación de los precios que forman parte de esa cesta de productos.

Comentarios:

• Esa cesta de productos cuya evolución se sigue sería la que adquiriría una familia idealizada que no existe en absoluto. Por ejemplo, esa cesta puede sugerir que la familia idealizada consume un 0.1% de su presupuesto anual en comida de perros. Pero nadie consume un 0.1% de su presupuesto anual en eso: quienes tengan perro gastarán mucho más; los que, no, nada.

Este, a mitad de la tarde del día en cuya mañana he debido personarme en el quinto pino cargado de originales y sus correspondientes fotocopias para que una enjuta y adusta funcionaria de una de esas onerosas manifestaciones del estado metiese la entrometida nariz en un contrato firmado libérrimamente por dos mayores de edad en pleno uso y disfrute de sus facultades mentales [pausa, pausa, ¡pausa!], es momento sin igual para minirreseñar

Aunque todavía no haya calado a la población en general —dígolo con las cifras de los tres principales problemas que existen actualmente en España del CIS en mano— son muchas y reputadas las voces que nos advierten del grave riesgo que supone el cambio climático. Tantas y tan conspicuas que, sin duda, habrá que hacerles caso.

Es el parecer —casi, diríase, el consenso— de muchos economistas que la mejor manera para encarar el cambio climático es un impuesto (pigouviano, universal) al carbono. (Nótese, sin embargo, que la UE ha optado por una vía alternativa: la de la creación de cupos. Que viene a ser la solución dual: en lugar de dejar variar la cantidad fijando el precio, dejan variar el precio fijando la cantidad.)

Esta entrada abunda sobre la que publiqué hace unos días y va a tener un enfoque mucho más general y estadístico.

La idea fundamental es la siguiente:

• Un modelo estadístico es una idealización de la realidad.
• Es una idealización en tanto que descarta información. Lo deseable sería que los modelos incorporasen toda la información relevante disponible respecto al fenómeno al que se refieren —y de ahí la ventaja que muchos ven en la estadística bayesiana—, pero eso resulta imposible.
• Por lo tanto, cuando un modelo falla el primer sospechoso es algún tipo de información que hubiéramos querido incorporar al modelo pero que se ha quedado fuera.

En el caso que discutí el otro día, la información que ignora el modelo es que el de noviembre de 2021 fue uno particularmente frío. Sabemos que la temperatura influye mucho en la mortalidad y sabemos que noviembre fue un mes particularmente frío. Por lo tanto, cabe esperar que se infraestime la mortalidad real.