La tasa de mortalidad ha crecido sustancialmente en los dos últimos años (tres, de hecho: el INE no publica datos para el 2017 todavía, pero yo los he y fe doy):
Sin embargo, la tasa de mortalidad para cada cohorte de edad decrece. Muestro las de las cohortes de edades múltiplas de cinco:
De nuevo, Simpson.
Nota: las cifras vienen expresadas en defunciones por cada 1000 habitantes. Los datos salen de aquí.
Cosas altamente improbables ocurren a diario. Es altamente improbable que no ocurran eventos altamente improbables.
A veces te ocurre un evento altamente improbable cerca de ti, como, por ejemplo, que el número de tu billete de lotería coincide con el que cantan el día 22 de diciembre unos niños en la tele. Y todo bien. A veces, van y se mueren un par de críos en el sitio donde trabajas y te empapelan malamente.
Es muy cansino. No hay debate sobre big data, inteligencia artificial o similar en el que no pase: de repente lo captura alguien (con pinta de no haber tirado una maldita línea de código en la vida) llevándoselo al tema con el que asustan a las porteras: ¡oh, oh, oh, la protección de datos!, ¡la nueva normativa europea! Que si Facebook sabe lo que hiciste, que si Google conoce tus amigos, que si…
Mi opinión, en tanto que nadie me dé argumentos para reconsiderarla, es que no.
La neutralidad de la red es un principio por el cual los sistemas que gestionan internet (rúters, etc.) deben tratar por igual a todos los paquetes que les llegan, sin discriminarlos por origen, contenido, protocolo, etc. Estupendo.
Se oponen a ella proveedores de servicios de internet, que dizque quieren lanzar ofertas como las que denuncia este tuit en términos hiperdramáticos:
Hoy toca esto:
Esto es lo que provoca la contaminación: los picos de contaminación coinciden con un aumento radical en los ingresos de los hospitales https://t.co/GpEBg6hqko pic.twitter.com/tvwS1r3Ldi
— Ignacio Escolar (@iescolar) November 23, 2017
Se trata de una invitación para leer el artículo Los picos de contaminación coinciden con un aumento radical en los ingresos hospitalarios, un cúmulo de desafueros epilogados por el ya habitual
Me escriben pidiendo consejo sobre cómo leer datos contenidos en (una serie larga de) ficheros en formatos .dbf, .xlsx (con un formato extraño) y .pdf.
.dbf
No tengo ni curiosidad por averiguar de dónde proceden. Simplemente,
library(foreign)
res <-read.dbf("R0010.DBF")funciona de maravilla.
.xlsx
Estos sí que sé de dónde vienen (y me guardo la opinión). El problema aquí no era leer directamente tablas contenidas en hojas sino ir extrayendo celdas y rangos de hojas. Así que:
Se ve que hay arqueólogos bayesianos. Un problema con el que se encuentran es que tropiezan con cacharros antiguos y quieren estimar su antigüedad.
Así que prueban distintos métodos (¿químicos?), cada uno de los cuales con su precisión, y acaban recopilando una serie de estimaciones y errores. Obviamente, tienen que combinarlas de alguna manera.
El modelo más simple es
$$ M_i \sim N(\mu, \sigma_i)$$
donde $latex \mu$ es la antigüedad (desconocida) del artefacto y los $latex \sigma_i$ son las varianzas distintas de los distintos métodos de medida, que arrojan las estimaciones $latex M_i$.
Leí esto. Me asaltó la pregunta obvia, la manifiesta, la fundamental, la sine qua non.
Si queréis, echadle un vistazo y podréis descubrirla por vosotros mismos. Y para evitar el spoiler de un golpe de vista involutario al párrafo siguiente, intercalo la foto de un lindo gatito.
Pues sí, el señor Escohotado afirma que:
En el año dos mil tres un profesor de Harvard, McCormick, un medievalista, digitalizó, escaneó todos los documentos medievales del siglo VI al siglo XIII, los pasó por un programa adecuado y les preguntó cosas tan sencillas como ¿cuántas veces aparece la palabra “negotiator”?
Hay disciplinas que parecen puras colecciones de anécdotas, recetarios ad hoc y listas de contraejemplos. Tal se ha predicado, por ejemplo, de la economía conductual.
Pero, ¿pueden reconstruirse a partir de primeros principios? Si se ha ensayado con la economía conductual, ¿por qué no intentarlo con nuestra modestísima estadística descriptiva?
Un caso particular: cuando de una variable aleatoria calculo y escribo o represento su media y su desviación estándar, de alguna manera estoy modelizándola como una distribución normal. Esta modelización puede ser explícita, aunque casi siempre es implícita. Si la variable aleatoria tiene una distribución muy alejada de la normal, habrá quien proteste: que si la media es engañosa, que si… Pero, ¿por qué habría de ser engañosa en este caso y no en otro? Precisamente por la (incorrecta) modelización implícita: estaría usando lo de la normal donde no aplica.
El objeto único de la estadística es informar decisiones.
V.g, si conceder un préstamo, proceder a la quimio, construir una línea de AVE entre Calatayud y Soria o permitir aparcar mañana en el centro de Madrid a los de Móstoles.
Pero quienes toman decisiones y quienes analizan datos suelen ser personas distintas. Típicamente, ni se conocen. Lo cual es tanto pésimo como tema para otra entrada distinta de esta.
Lo fundamental es que estas personas se comunican a través de, metafóricamente, APIs. Unas de las más usadas son los p-valores. Que son tan pésismos como tema para otra entrada distinta de esta.
