Libros

Es muy difícil saber cuántas copias vende un libro. Lo es por muchos motivos:

• Porque no está claro qué es un libro: una misma obra puede tener muchos ISBNs distintos. No hace falta pensar solo en El Quijote: incluso obras modernas pueden tener varios ISBNs según se trate de la versión electrónica, tapa dura, tapa blanda, etc.
• Porque no está claro qué cosa es una venta o qué significa siquiera “libro publicado” (véase esto).
• Porque hay motivos económicos para que esos números estén poco claros (véase esto).
• Seguro, además, que los expertos en el sector pueden apuntar motivos adicionales.

Pero el que interesa en este blog es uno que enlaza con lo escrito la semana pasada sobre la esperanza de vida:

Son:

• El detective Salazar y los modelos bayesianos de Emilio Torres Manzanera.
• Fundamentos de estadística de José Ramón Barrendero.

I.

Dedicarse a hacer predicciones —es decir, estimar las probabilidades de ocurrencia de eventos futuros— por hobby es un entretenimiento tan digno como cualquier otro. Además, hoy en día existen plataformas (como esta, esta, esta, esta o esta) donde poner a prueba las habilidades propias e, incluso, llegar a monetizarlas. Es un mundo en el que ponderé introducirme en su día para hacer más llevaderas las pesadumbres de la existencia; al fin y al cabo, las habilidades que exige —un conocimiento somero de la teoría de la probabilidad, sentido común y curiosidad y diligencia para documentarse sobre temas variopintos— no me son del todo ajenos. Lo descarté finalmente por tres motivos:

La energía nuclear tiene varios problemas:

1. Seguridad
2. Aprovisionamiento de combustible
3. Gestión de residuos
4. Precio
5. Otros: relaciones públicas, etc.

La casi totalidad de la literatura seria al respecto se puede resumir en lo siguiente: cómo solucionar 1, 2 y 3 exacerbando 4.

[Luego, claro, hay otra literatura seudocientífica que viene a decir cómo 1, 2 y 3 son irresolubles por mucho que se agrave 4. Pero este es un blog serio y sin tiempo para tonterías.]

Hoy voy a discutir el siguiente gráfico:

Está extraído del libro Order without Design: How Markets Shape Cities, de Alain Bertaud, que no recomiendo en absoluto a quienes alberguen la inamovible certeza de que los urbanistas municipales son seres justos y omniscientes y los mercados, fuerzas ciegas y malévolas que solo merecen burla, desprecio y, por encima de todo, represión. Tampoco voy a aburrir al lector con las referencias de los números que representa. Están en el libro. Me bastará advertirle que pueden haber cambiado: hacen referencia al periodo 2016-2017.

Acabo de subir —que suena menos pomposo que publicar— la primera versión de la segunda edición de mi libro de R. Los cambios con respecto a la primera son:

• He migrado a Quarto.
• Algunas correcciones, sobre todo en bloques de código que dejaron de funcionar por hacer llamadas a servicios que han desaparecido (o, como Google Maps, han cambiado el método de suscripción).
• Algún material nuevo, sobre todo relacionado con dplyr y el tidyverse. Aun asi, el libro sigue siendo fundamentalente agnóstico con respecto a ese dialecto.
• He incorporado algunas mejoras sugeridas por algún amable lector en el pasado.
• He comenzado —solo comenzado— a preparar soluciones para los casi 200 ejercicios planteados en el libro.

El enlace, ahora sí, aquí.

En el vídeo se hace referencia a una serie de materiales. Sus coordenadas son:

• El hilo de Twitter donde se da cuenta de la situación actual de Zillow.
• El libro The People’s Republic of Walmart
• El artículo de Jesús Fernández Villaverde Simple Rules for a Complex World with Artificial Intelligence
• El libro de Paul Meehl Clinical vs statistical prediction
• El artículo de Akerlof The_Market_for_Lemons
• Yo sobre el efecto “pierna rota”

Esa entrada tiene que ver con dos cosas. Una, la que escribí hace un tiempo sobre el análisis de modelos a la vista de información que nosotros tenemos y ellos, por lo que sea, no. La segunda, que es además la que da nombre a esta, un fenómeno que menciona Paul Meehl en su libro Clinical Versus Statistical Prediction.

El libro describe y las compara predicciones clínicas (subjetivas, basadas en la experiencia y usando como datos dossieres más o menos extensos) y las estadísticas, basadas en puntuaciones (o scores) construidos a partir de en unas cuantas variables. El tema central del libro (¡de los años 50!) es cómo esos modelos estadísticos que apenas usan unos cuantas variables funcionan generalmente tan bien o mejor que las predicciones clínicas. Lo hace, además, a través de un metaanálisis de la literatura existente en la época (y actualizado algunas décadas después por el autor sobre una base evidentemente mucho más amplia de estudios).

Este, a mitad de la tarde del día en cuya mañana he debido personarme en el quinto pino cargado de originales y sus correspondientes fotocopias para que una enjuta y adusta funcionaria de una de esas onerosas manifestaciones del estado metiese la entrometida nariz en un contrato firmado libérrimamente por dos mayores de edad en pleno uso y disfrute de sus facultades mentales [pausa, pausa, ¡pausa!], es momento sin igual para minirreseñar

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.

El vídeo es este:

Se refiere indirectamente a un libro del que hablé hace un tiempo y a esta discusión. También me refiero una antigua entrada en mi blog que no he sabido ubicar y que sería la entrada (1/n) de la serie.

I.

A Treatise on Probability, la obra de Keynes (sí, el famoso) de 1921, es un libro muy extraño que se puede leer de muchas maneras. Puede servir, si se hace poco caritativamente, para denunciar el lastimoso estado en el que se encontraba la probabilidad antes de la axiomatización de Kolmogorov, 12 años depués de su publicación. O también, si se hace más cuidadosamente, para rescatar una serie de consideraciones que aun hoy muchos hacen mal en ignorar.

No suelo recomendar cursos de estadística de otros en estas páginas, pero haré una excepción con el de Antonio José Pou y Ordinas por varias razones, siendo la de más peso entre todas ellas que fue publicado en 1889.

Puede consultarse aquí.