He migrado el blog a Hugo (como bien podrá comprobarse). He aprovechado para realizar algunas modificaciones estéticas, sobre todo en lo concerniente al tipo de letra. Creo que ahora invita mucho más a leer.

Podría enumerar las muchas ventajas que proporciona Hugo con respecto a Wordpress. Están casi todas contadas por ahí. Tendría que añadir a ellas una de índole personal: puedo hacer búsquedas con grep directamente sobre el texto plano de los ficheros de las entradas. Es increíble la cantidad de cosas que pude llegar a saber en algún momento de los últimos 10 largos años que llevo generando entradas y de las que me he acabado olvidando.

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.

[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.

Hace un tiempo hablé sobre la estimación de probabilidades de eventos que ocurren una única vez: elecciones, etc. Argumentaba cómo pueden ser descompuestos en dos partes muy distintas cualitativamente: una asociada a eventos que sí que se han repetido; otra, específica y única. El tamaño relativo de ambas componentes afecta a eficacia del mecanismo de estimación.

Esta vez quiero ilustrarlo con un ejemplo extraído, traducido y adaptado de aquí que ilustra el procedimiento.

[Nota: esta entrada está indirectamente motivada por mi asistencia a la presentación (y posterior adquisición) del libro “Los peligros de la moralidad” de Pablo Malo hoy día 3 de diciembre de 2021.]

Desde Freud hasta Pablo Malo son muchos los siquiatras que han intervenido en el debate público aportando su visión sobre distintos temas.

Desde ¿quién? hasta ¡tantos! son innumerables los estadísticos que han intervenido (generalmente, de modo implícito) en el debate público aportando su visión sobre distintos temas.

Me refiero a los mostrados en el siguiente gráfico (del que he sido una microcausa):

Siguiendo recomendaciones, he decidido visualizar los datos sobre la gravedad de casos de COVID-19 según estado de vacunación que hizo públicos el Ministerio de Sanidad antes de ayer.
Este gráfico permite visualizar la tasa por grupos y la diferencia entre ellas al mismo tiempo. pic.twitter.com/t3zcSsQUKD

— 📊⛏ Picanúmeros (@Picanumeros) November 25, 2021

En él se ve, por ejemplo, como la probabilidad de acabar en la UCI para la gente entre 60 y 80 años es hasta 23 veces mayor entre los no vacunados que entre los vacunados.

Al morir le Carré me di cuenta de que no había leído nunca nada del tal señor. Una búsqueda en Google me sugirió A Perfect Spy como la, si una, novela que leerle.

De sus muchas páginas, rescato una breve subhistoria por un interés para mis lectores.

El libro es del 86. La acción (principal) del libro (que contiene muchos episodios en que se remonta a épocas anteriores) ocurre entre el 83 y el 84, calculo. Al menos, los JJOO de Moscú ya habían tenido lugar y los de Los Ángeles aún no. El PC —el de IBM— ya tenía unos pocos añitos.

Dicen que el brote de inflación que estamos viviendo es atípico (y según algunos, menos preocupante) porque no está generalizada sino concentrada en un número pequeño de productos.

Trae The Economist en su número del 6 de noviembre (de 2021) un artículo al respecto que tiene cierto interés estadístico. Comienza comparando la inflación de ahora con la de otros años donde el incremento de los precios fue, de acuerdo con cómo se computa tradicionalmente la inflación, igual, a través de la distribución de los incrementos de precios sobre las distintas categorías:

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.

Por motivos que no vienen al caso, me ha tocado ponderar el artículo The use of controls in interrupted time series studies of public health interventions. Lo comento hoy porque hace referencia a temas que me ha gustado tratar en el pasado.

El artículo, prima facie, es un poco viejuno. De hecho, casi todo lo que se escribe sobre metodología en el mundo de las aplicaciones (y el que cito tiene que ver con salud pública) tiene tufillo de naftalina. Para cuando un resultado metodológico llega al común conocimiento de quienes se dedican a la sociología, ciencia política, salud pública, etc., los estadísticos ya han aprendido un montón de cosas nuevas y mucho más guays.

X escribe en 2020:

In particular, panel A presents the results when the municipalities are divided according to the real average Internet speed (Mbps). As is evident, the effect of extreme-right mayors on hate crimes is concentrated in municipalities where Internet speed is high, especially when the intensive margin is considered […]

Y escribe también en 2020:

Results show that Internet availability between 2008 and 2012 is associated with a better knowledge of (national) immigration dynamics and that it leads to an overall improvement in attitudes towards immigrants.

El vídeo es este:

Se refiere indirectamente a un libro del que hablé hace un tiempo y a esta discusión. También me refiero una antigua entrada en mi blog que no he sabido ubicar y que sería la entrada (1/n) de la serie.

Mi primer contacto con la obra de Mario Bunge fue en mi época de estudiante en Zaragoza. Por algún motivo —probablemente, porque en aquella época repasar los lomos de los libros en las bibliotecas y librerias era el equivalente al perder el tiempo en internet de hogaño— cayó en mis manos un libro suyo. Solo recuerdo que leerlo requirió más empeño que aprovechamiento trujo a aquel chaval de provincias.

El segundo —hará un par de años— fue una grabación de una conferencia que dio en Buenos Aires. La guardé en algún lugar para comentarla en estas páginas porque de todo lo que contaba en una hora no alcancé a darle la razón —más bien, el beneficio de la duda— más que en que llovía en Buenos Aires esa tarde. Desafortunadamente, no he podido dar otra vez con ella.