Números

[Nota: trabajé —pero desde hace muchos meses ya no— en MoMo. Así que algo sé al respecto. No obstante, las opiniones reflejadas aquí son enteramente mías. Además, están escritas desde una perspectiva estadística, no epidemiológica o, por extensión, médica.]

Han aparecido ciertas noticias en prensa acerca del exceso de mortalidad reflejado por MoMo —más sobre MoMo, aquí— durante el mes de noviembre de 2021 (véase esto o esto). La tónica general de los artículos es la del desconcierto de los expertos, que ni se explican ni se atreven a explicarnos posibles motivos del repunte de la mortalidad.

Este es un tema sobre el que sé tan poco que hoy mismo (que no es el día en el que se publica esto) he metido la pata dos veces en Twitter por citar datos que no eran.

Por enmendarme públicamente y dada la relevancia del asunto, voy a sacar unos números. La fuente es la página del Balance Eléctrico de REE, que hoy luce

y que nos proporciona datos sobre el bombeo, i.e., la mejor y prácticamente única de las tecnologías actualmente existentes (y desplegadas industrialmente en España) para almacenar electricidad y trasvasarla entre periodos.

Nada más ni nada menos.

Vaya por delante, en mi descargo y como aviso para los que se cansan más de leer textos largos y complejos que de opinar, que no es un estudio completo. Realmente, solo voy a proporcionar herramientas para que otros con más tiempo e interés sobre el asunto las tomen si les parecen adecuadas, las limpien de errores y omisiones, se pongan a la faena y, con suerte, puedan llegar a resultados que tengan a bien publicar para iluminarnos a todos. El asunto, a todo esto, es un contrafactual: qué podría estar sucediendo con los beneméritos precios del mercado eléctrico español de seguir la central nuclear de Garoña (recuérdese: 460 MW de potencia) en funcionamiento.

La primera es esta, a la que muchos conocen como la pirámide de población española de 1992, pero que yo conozco como la pirámide de población de la masificación universitaria:

Es posible que a muchos no os suene el concepto pero, ¿véis ese pico en la edad de la chavalería? Corresponde a todos esos a los que dio de repente por ponerse a estudiar ingeniería, derecho o matemáticas de forma que no cabían en las aulas. En este tiempo no era inhabitual ver en los telediarios imágenes de estudiantes tomando apuntes de álgebra lineal sentados en los radiadores.

Se ha dado por cabal en muchos medios lo que espero que no llegue a más que a un borrador. Ha sido publicado por el Banco de España y contiene párrafos como

En cambio, la menor cualificación, por término medio, de los trabajos desempeñados por los jóvenes licenciados españoles sugiere que su nivel de desempleo comparativamente mayor que el de sus homólogos del área del euro podría obedecer, entre otros factores, a una menor calidad de la educación superior.

Uno de los problemas que encuentra uno al monitorizar series temporales en diversas escalas es la de encontrar una métrica de desviaciones de la normalidad (al menos en tanto que los sectores en los que trabajo no se pueblen de postmodernistas que comiencen a cuestionar qué es eso de la normalidad y a argumentar que si es un constructo tan injusto como inasequible) que cumpla una serie de requisitos:

• El primero y fundamental, que detecte efectivamente desviaciones de la normalidad.
• Que sea interpretable.
• Que permita la comparación entre distintas series.

Estoy tentado a volver sobre el asunto de la mortalidad y de MOMO para ilustrarlo. Porque en proyectos de esa naturaleza hay que construir una métrica que nos diga si es igual de relevante (o de indicador de problemas subyacentes serios) un incremento de 20 defunciones en Madrid o de 2 en Teruel.

Hablo de MOMO de nuevo. Esta vez por culpa de la sobreestimación de las defunciones esperadas:

Para Periodistas y/o personas interesadas impacto #COVID19
👉MOMO disminuye artificialmente exceso fallecidos en 8000-10000 entre 11/3-9/5 y 21/6-HOY
👉Solo en Septiembre 1200-1600 exceso fallecidos menos sobre valor real
¿cómo lo hace?Aumentado concepto fallecidos esperados pic.twitter.com/DmfR1JI8ws

— buceadorestadi3 (@buceadorestadi3) October 16, 2020

¿Cómo estima MOMO las defunciones esperadas? Lo voy a explicar en tres pasos que se afinan secuencialmente.

Paso 1: Imaginemos que queremos realizar lo que algunos llaman el nowcast correspondiente al día de hoy, 18 de octubre de 2020 para alguna de las series que monitoriza MOMO. Podría tomar la mediana de los días 18 de octubre de los años 2019, 2018,… hasta, no sé, 2014.

El primero, El mapa de la renta de los españoles, calle a calle. Puedes ver en él (haciendo un poco de zum) cosas como que la renta per cápita de la zona más fina de Alcobendas, La Moraleja, dizque es de poco más de 29 k€.

El segundo, Matadepera y Pozuelo de Alarcón, los municipios más ricos de España. Encuentre la renta media de su localidad, donde uno aprende cosas como que la renta per cápita media de Alcobendas (promediando las zonas pobres con las ricas mencionadas más arriba) es de 45 k€.

Está extraído de aquí y dice los siguiente:

Las Proyecciones de Población constituyen una simulación estadística de la población que residiría en España, sus comunidades autónomas y provincias en los próximos años, así como de la evolución de cada uno de los fenómenos demográficos básicos asociados, en caso de mantenerse las tendencias y comportamientos demográficos actualmente observados.

Para interpretar correctamente los resultados de las Proyecciones de Población es importante distinguir entre previsiones y proyecciones demográficas. Si bien pueden emplear el mismo método de cálculo, difieren en la filosofía.

La estimación de la mortalidad atribuible a la gripe estacional (que no, que no se hace consultando la causa de muerte que consignan los médicos medio al buen tuntún por motivos administrativos y que luego recoge el INE, como parece que dan a entender estos beneméritos verificadores para la confusión de quienes den su palabra por buena) tiene una complicación sustancial: ocurre simultánea y co-casualmente con el frío, que incrementa las defunciones por motivos otros. En términos estadísticos, es un problema de práctica colinealidad entre dos regresores cuyos coeficientes miden el impacto de la gripe y el frío respectivamente.