Estamos acostumbrados a la caracterización habitual de la distribución binomial negativa como el aburrido número de fracasos en una serie de ensayos de Bernoulli hasta lograr $r$ éxitos. Esto, junto con un poco de matemáticas de primero de BUP —todo aquello de combinaciones, etc.— lleva a la expresión conocida de su función de probabilidad, $$\binom{n + x - 1}{x} p^r (1 - p)^x.$$ Pero esta caracterización, muy útil para resolver problemas de probabilidad construidos artificialmente para demostrar que los alumnos han estudiado la lección con aprovechamiento, se queda muy corta a la hora de proporcionar intuiciones sobre cómo, cuándo y por qué utilizarla en el ámbito en el que es más útil: el análisis de los procesos puntuales.

Antes de explicar el por qué del título de la entrada y justificarla propiamente, permítaseme mostrar esto: Es una gráfica que muestra la evolución de la altura media de los españoles durante el último siglo, aprox. Los datos son coherentes con la evidencia que muchos tenemos al recordar cómo eran los amigos de nuestros abuelos, los tamaños de las camas de antaño, la altura de las puertas y techos de las casas de pueblo, etc.

Perdóneseme haber usado lenguaje causal en el título de esta entrada siendo así que no encontrará el lector indicios sólidos de respuesta en lo que sigue. Y, sobre todo, que no se confunda y me tome por un sociólogo a la violeta o un economista posmo: no, soy matemático. Quiero simplemente hacer constar un pequeño ejercicio de análisis espacial usando los paquetes sf y terra de R motivado, eso sí, por una pregunta que se planteó en cierto foro a raíz de esta captura de la Wikipedia:

Durante el proceso de migración de mi blog a Hugo he descubierto —pienso también que tal vez sea algo inocente y haya tropezado con algo requetesabido— con una forma particularmente insidiosa de spam. Una de las cosas en las que me he entretenido es en buscar enlaces rotos. Hay muchísimos, habida cuenta de que hay muchas entradas, más de 2000, con una antigüedad media de unos cinco años y máxima de más de diez.

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.

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.

[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.

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.