Estadística

En español llamamos media —también esperanza o promedio— a lo que el inglés denomina average. El origen del término es curioso: average está emparentada con avería en español, avarie en francés, avaria en portugués, haveri en sueco, havária en húngaro o αβαρία en griego. En todos menos en inglés, significa fallo, desperfecto, rotura. La trayectoria histórica del término fue esta: Del término árabe awār (defecto, deterioro) se derivó en la Edad Media awārīya (mercancía dañada por agua de mar). Por el contacto comercial en el Mediterráneo, pasó al italiano como avaria hacia el 1300. Llegó al francés como avaries (daño ocurrido o posible). Del francés pasó al inglés como average —atestiguado, se ve, en 1491— como «pérdida financiera por daño a bienes en tránsito». En algunos idiomas el término llegó a extenderse para referirse a cualquier tipo de daño o destrozo. En otros mantuvo un significado restringido al ámbito del derecho marítimo. En él se conoce como «avería gruesa» lo que en inglés se denomina general average: cierto tipo de pérdidas en las que se incurre para salvar un barco en situaciones extraordinarias. Si para salvar el barco hay que sacrificar parte de él o de su carga —p.e., echando fardos por la borda o pagando un rescate—, las pérdidas se reparten proporcionalmente entre todos los interesados, incluidos aquellos cuya mercancía resulte indemne. La medida busca evitar conflictos de interés y comportamientos subóptimos en plena tormenta acerca de qué fardos sacrificar. ...

Se queja el maestro Juan Orduz del fetichismo de la R² a la hora de evaluar modelos de regresión lineal1: He visto a muchos directivos elegir modelos en función de su R²: cuanto mayor, mejor. Muchos de ellos ni siquiera aceptarían un modelo con una R² inferior a 0.8. Estos responsables toman decisiones de millones de dólares […] basándose en modelos con R² artificialmente infladas. Cabe decir que lo mismo ocurre con cualquier otro indicador que se vuelve objetivo, como el AUC o el MSE. Goodhart siempre gana. Pero hoy toca R^2, de nuevo. ...

La verdad, sé menos de eso que cualquier otro. Solo he visto (supongo que procrastinando en Twitter) y me ha parecido conveniente razonar sobre él desde una perspectiva metodológica. Vaya por delante que no he dedicado tiempo a trazar el origen de los datos y su pertinencia. Tampoco de repasar la narrativa que acompaña al gráfico en su fuente. Voy a asumir en lo que sigue que la información es razonablemente correcta y que quienquiera que construyó el gráfico pretendía señalar algún tipo de relación dentro del «espectro causal» entre los resultados de PISA y el uso de la IA. ...

TabICL es un «modelo fundacional» para datos tabulares capaz de predecir sin reentrenar mediante aprendizaje en contexto sobre filas de la tabla. Si hay IAs capaces de generar texto o imágenes, ¿por qué no columnas adicionales en una tabla, datos faltantes, etc.? Un diccionario estadística-ML para traducir de una a otra términos como «inferencia», «verosimilitud», «causal», «priori», «bayesiano» o «sesgo». La paradoja «todos los sitios se están calentando más deprisa que el resto del mundo», explicada: lo que menos se calienta es el mar, donde no vive nadie. ...

Hay gente ocupada en y preocupada por la cuestión de la brecha entre los LLMs chinos y los estadounidenses. También hay gente ocupada en y preocupada por la cuestión de cómo la selección de los métodos de análisis estadístico condiciona las narrativas que se construyen alrededor de ellos (o, más habitualmente, al revés). En mayo de 2026 escribí «Los LLMs chinos, ¿ocho meses por detrás del estado del arte?» que se ocupaba de ambas cuestiones a la vez. El argumento central de la crítica estadística era que la sensación de convergencia o divergencia entre los LLMs de ambos países puede adaptarse a una narrativa preespecificada escogiendo adecuadamente la transformación no lineal implícita en el modelo. Es ocioso reiterar ahora los detalles: el lector interesado los tiene a un clic de distancia. ...

Los libros nos enseñan que un espacio de probabilidad es una terna $(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P})$ donde $\Omega$ es el conjunto de posibles eventos, $\mathcal{F}$ es una sigma-álgebra sobre $\Omega$ y $\mathbb{P}$ es una función de probabilidad —un tipo muy especial de medida— sobre $\Omega$. En lo que sigue sobreentenderemos $\mathcal{F}$ y consideraremos el par $(\Omega, \mathbb{P})$. Si el par $(\Omega, \mathbb{P})$ es conocido, estamos hablando de teoría de la probabilidad. $\Omega$ pueden ser los números del 1 al 6, $\mathbb{P}(i) = 1/6$, etc. Entonces se pueden plantear y resolver con más o menos dificultad el tipo de problemas de índole deductivo que aparecen al final de los capítulos de los libros en la materia. ...

Francisco Marcos cierra en Almacén de Derecho su serie sobre el cártel de la leche analizando las ocho sentencias de la Audiencia Provincial de Barcelona señalando cómo el juez rechazó las estimaciones de daños realizadas por ambas partes usando objetivísimos modelos macroeconómicos y prefirió evaluar su impacto, poco más o menos, por la cuenta de la vieja. Un episodio más que nos recuerda que la estadística es poco más que un recurso retórico. ...

Matthew Yglesias defiende la siempre subestimada importancia de las disputas metodológicas aburridas en el debate político. Debates aparentemente fácticos en política dependen de decisiones metodológicas complejas sobre las que la gente pasa de puntillas. Por ejemplo, al analizar si los salarios reales en EEUU cayeron entre 1979 y 2014, la conclusión varía drásticamente según los supuestos y deflatores técnicos elegidos. En una entrada de 2017 titulada If It’s Worth Doing, It’s Worth Doing With Made-Up Statistics, Scott Alexander aboga por el uso de estimaciones numéricas aproximadas y «cifras inventadas» en marcos de decisión formales (como el utilitarismo o la inferencia bayesiana). Sostiene que, aunque estas cuantificaciones sean imprecisas, siguen aportando información útil y superan con creces a la intuición humana pura, que, como es bien sabido, suele sufrir sesgos graves. ...

Jon González tenía una cuenta popular en Twitter. Unos tipos a los que no les gustaba lo que contaba urdieron una estrategia, eventualmente exitosa, para taparle la boca. Eso está contado en muchas partes, como por ejemplo, esta. Jon González era conocido por sus gráficos, que acompañaban a sus análisis y opiniones sobre diversos aspectos de la economía española. Se trata de un asunto que no me interesa demasiado porque aunque me afecta, carezco de instrumentos para actuar sobre él de forma efectiva. Es un poco como el tiempo: no soy yo el que hace llover; de igual manera, yo no subo los tipos de interés ni redacto la legislación laboral, así que invierto mi tiempo en otra cosa. ...

Mi viejo colega J.L. Cañadas ha publicado su consuetudinario análisis de las encuestas electorales, esta vez para las elecciones andaluzas de 2026. La novedad de este año es que ha delegado el trabajo en Claude: le ha pasado los enlaces de las anteriores y le ha pedido que lo replique. Y nada mal. Como anécdota, contaré que yo también traté luego de replicar sus resultados usando modelos gratuitos para ver si respondían mucho peor que Claude pero luego caí en la cuenta de que uno de ellos había encontrado por su cuenta la entrada enlazada más arriba y la había copiado literalmente. Hay modelos listos y modelos espabilados, parece. ...