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. De los museos antropológicos siempre saco la misma sensación: esa gente era enana, carajo.

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. 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):

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.

[Nota: en una segunda aproximación a ese análisis habría que tratar de estimar el error asociado a ese múltiplo. Nótese que depende muy críticamente de un denominador minúsculo y que, casi seguro, varía notablemente de día en día, según van llegando datos nuevos.]

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.