Outliers

O el porqué de la importancia de los outliers.

Hace unos días me presentaron unos datos. Demasiado buenos para ser ciertos. Casi seguro que reflejan un efecto que no es el que se quiere medir. Estaban muy fuera de rango.

Leí los 93 folios del informe de Gotham sobre Gowex. Si algo debió llamar la atención de esa gente era que la información pública de Gowex estaba plagada de outliers: consistía en una sistemática comparación de ciertas métricas públicas de la empresa con las de sus competidores. Outliers por doquier. El resto de la historia, conocido: ponerse en corto, publicar y hacer dinero.

Tu proyecto de IT puede contener más riesgo del que piensas. De verdad. Dan fe de ello Bent Flyvbjerg y Alexander Budzier.

Los autores describen en el artículo que he enlazado encima varios proyectos que fracasaron estrepitosamente y proporcionan algunos consejos para evitar ese tipo de desenlaces. Sin embargo, para quienes siguen esta bitácora, la reflexión más interesante es la siguiente:

Al focalizarse en las medias en lugar de los casos extremos más dañiños, la mayor parte de los gestores y consultores han ignorado el verdadero problema.

El siempre muy benéfico Banco de Santander me ha proporcionado —onerosamente: veráse el porqué— un conjunto de datos con el que ilustrar a los lectores de este blog en el uso del paquete outliers de R. Los datos son los siguientes:

dia <- 17:26
precio <- 10 + c( 22, 21, 39, 18, 24, 26, 26,26,29, 28 ) / 100

Los días son los discurridos desde que di una orden de adquisición de un fondo de inversión a través de dicha entidad financiera hasta que tuve constancia de que se había completado: el dinero se había adeudado de la cuenta corriente y las participaciones, aparecían listadas en la cuenta de valores. El precio contiene los valores liquidativos diarios del fondo durante tales días. He aquí su representación gráfica: