Extrapolación

Extrapolar es difícil (¿imposible?); hoy, con "sigmoides"

La extrapolación problemática. Que es la manera erudita de decir que ni de coña.

La extrapolación —lineal, en este caso— tiene dos problemas:

  1. No sabemos si el fenómeno va a seguir comportándose de manera lineal fuera del rango de las observaciones.
  2. Aunque lo sea, el error cometido al ajustar una recta usando solo datos de un extremo es muy grande. Lo ideal, de hecho, es tener datos en ambos extremos del intervalo de interés.

[De hecho, creo que lo anterior se puede convertir en un teorema: si tenemos datos $(x_i, y_i)$, el mejor modelo lineal se obtiene cuando la mitad de los $x_i$ son iguales al mínimo de los $x_i$ y la otra mitad, al máximo de los $x_i$.]

Más sobre el mito de la objetividad (especialmente, la "data-driven")

Prometí escribir sobre

y, se conoce, ha llegado el día de hacerlo. Se trata en apariencia de un chiste matemático que, espero, capten todos los lectores de este blog en su sentido más llano.

Todas las facetas del gráfico muestran los mismos puntos. Se trata de una selección magistral de ellos. Tanto que alguien debería paquetizar sus coordenadas y publicarlos. Serían un nuevo iris. Dan, como se ve, mucho juego: cada uno de los ajustes parece razonable, tan bueno como cualquiera de esos que estamos sobradamente acostumbrados a ver en prensa, tanto generalista como especializada.