Escribí ya hace tiempo (aquí):

Relata lo ocurrido en un pueblo inglés en el que una noche, unos vecinos (presuntamente), descendientes sin duda de aquellos campesinos búlgaros que huían de la vacuna, echaron abajo una antena de telefonía móvil que tenía al pueblo en vilo (la historia, aquí). Porque, resulta, alrededor de ella se habían dado recientemente n casos de cáncer: aquello era un clúster de cáncer. Y puestos a buscar culpables, ¿por qué no el electromagnetismo?

Esta semana he descubierto el PCA robusto. En la frase anterior he conjugado el verbo en cursiva porque lo he pretendido usar con un significado que matiza el habitual: no es que haya tropezado con él fortuitamente, sino que el PCA robusto forma parte de esa inmensa masa de conocimiento estadístico que ignoro pero que, llegado el caso, con un par de clicks, una lectura en diagonal y la descarga del software adecuado, puedo incorporarlo y usarlo a voluntad.

Ese es otro capítulo más de lo que se está convirtiendo en toda una saga en este blog: véase esto, esto, esto o los enlaces de todas esas entradas. El presente está motivado por parrafitos como

No obstante, en términos absolutos los aumentos se concentrarán, sobre todo, en la Comunidad de Madrid (donde residirán 614.049 personas más que ahora) […]

y otros del mismo cariz que pueden encontrarse en el documento España 2050 recientemente publicado.

Acabo de subir un nuevo vídeo a Youtube,

en el que discuto dos problemas: uno, general, que es el que indica su título; y otro más concreto que es su motivación última: si es posible asegurar que la combinación de vacunas es segura a través de un estudio realizado con 600 sujetos, tal como el realizado por el ISCIII recientemente.

Recuerdo el escándalo que me produjo el siguiente modo de razonar estadístico en mi primerísima aproximación al asunto:

• Hago un test de significancia (p.e., para ver si dos muestras tienen la misma varianza).
• Si no es significativo, asumo que las varianzas son iguales.
• Continúo con el test siguiente…

Salí de aquella clase pensando que los romanos estaban locos. Luego, por no ser el único que parecía circular en sentido contrario por la autopista, di por bueno pulpo como animal de compañía. Ahora observo el razonamiento con una mezcla de menosprecio y condescendencia. Pero aún siento, vívido como el primer día, el encontronazo con ese pseudoargumento lógico-matemático.

Existe un viejo truco —mas no por ello conocido— para que R vuele. Lo aprendí en una conferencia de uno de los padres de R (aunque ya no recuerdo quién era) en la primera década del siglo. El problema que tenía entre manos era el de ajustar unos cuantos miles de regresiones logísticas. Además de hacer uso de los métodos de paralelización, aún muy rudimentarios en la época, uno de los trucos más efectivos que utilizaba era el de desnudar las funciones.

El argumento del artículo Paraísos Fiscales, Wealth Taxation, and Mobility pivota esencialmente sobre el gráfico

que resultará familiar a muchos lectores de este blog (y, si no, mirad esto). Se trata de un estudio causal de libro en el que se pretende medir el efecto de una política ocurrida en 2010 sobre la línea roja y la línea azul.

La política en cuestión es la reintroducción del impuesto del patrimonio en España en 2010 y las líneas azul y rojas… no está claro. Deberían ser, pretenden ser, el incremento de personas sujetas a dicho impuesto en Madrid (en rojo) y en otras regiones (azul). Los autores lo resumen diciendo que el número de ricos viviendo en Madrid ha subido en 6000 mientras que en el resto de las 16 regiones ha decrecido en una media de 375. Convenientemente, 16 * 375 = 6000.

Acabo de subir a Youtube mi nuevo vídeo,

que es una somerísima introducción a la causalidad según Pearl. De hecho, el vídeo está basado en el epílogo de su libro, Causality, de 2000.

En el vídeo me refiero a dos fuentes de las que anuncio enlaces. Son:

He subido un nuevo vídeo a mi canal,

Es una charla de casi una hora con José Luis Cañadas. Comienza con Stan y luego deriva hacia otros temas de interés estadístico. Como digo en el resumen del vídeo, solo los últimos 3-4 minutos son prescindibles.

A veces nos encontramos con problemas como:

• curar un orzuelo,
• calcular el área por debajo de una curva,
• medir la altura de la torre de una iglesia o
• estimar la elasticidad del consumo de un producto con respecto a su precio

y utilizamos técnicas como

• preparar un ungüento de acuerdo con las instrucciones de una vecina octogenaria;
• pintar la curva sobre un cartón, recortarlo y pesarlo;
• preguntarle al párroco u
• obtener datos de precios, consumos y hacer algún tipo de regresión.

Algunas de esas técnicas son tecnologías; otras, no. Todas las tecnologías son técnicas, pero no a la inversa. Una tecnología es una técnica basada en la ciencia.