Proyecciones

A la vista de los mapas

pocos habrán que no prefieran el de la derecha. Los mapas están extraídos de la entrada Improve your maps in one line of code changing map projections, cuyo título ha sido elegido muy acertadamente en tanto que los mapas han sido construidos usando

gd_n2_main_laea <- gd_n2_main %>%
    st_transform(crs = 3035)

a <- gd_n2_main %>%
    ggplot() +
    geom_sf(fill = "#F48FB1", color = NA)+
    geom_sf(data = bord, color = "#C2185B", size = .5)+
    coord_sf(crs = 3857)

b <- gd_n2_main_laea %>%
    ggplot() +
    geom_sf(fill = "#DCE775", color = NA)+
    geom_sf(data = bord, color = "#AFB42B", size = .5)

library(patchwork)

a + b + plot_annotation(tag_levels = "A")

y, por lo tanto, solo difieren en la línea

Ese es otro capítulo más de lo que se está convirtiendo en toda una saga en este blog: véase esto, esto, esto o los enlaces de todas esas entradas. El presente está motivado por parrafitos como

No obstante, en términos absolutos los aumentos se concentrarán, sobre todo, en la Comunidad de Madrid (donde residirán 614.049 personas más que ahora) […]

y otros del mismo cariz que pueden encontrarse en el documento España 2050 recientemente publicado.

Está extraído de aquí y dice los siguiente:

Las Proyecciones de Población constituyen una simulación estadística de la población que residiría en España, sus comunidades autónomas y provincias en los próximos años, así como de la evolución de cada uno de los fenómenos demográficos básicos asociados, en caso de mantenerse las tendencias y comportamientos demográficos actualmente observados.

Para interpretar correctamente los resultados de las Proyecciones de Población es importante distinguir entre previsiones y proyecciones demográficas. Si bien pueden emplear el mismo método de cálculo, difieren en la filosofía.

Nota para desavisados: ¿veis cómo se comporta la varianza antes/después?

Otra nota: la publicación de las proyecciones de población del INE es casi todos los años motivo de recochineo bloguero. Buscad (p.e., aquí) y encontraréis.

Nota final: Sí, sí, una proyección es lo que ocurriría si se mantuvieran las tendencias actuales. Eso os dirán. Precisamente por eso, esta entrada y el gráfico de más arriba.

Si yo fuera rey, expropiaría el edificio sito en el número 212 de la Castellana de Madrid, derruiría lo existente y construiría uno imagen especular de

que es el que queda justo enfrente y que contiene eso que conocemos como Instituto Nacional de Estadística. Lo llamaría, por mantener la especularidad, ENI y lo poblaría de estadísticos con una misión:

• No hablar ni relacionarse bajo ningún concepto con los de enfrente.
• Replicar sus estadísticas, proyecciones, encuestas y censos en el mismo plazo y forma pero independientemente de ellos.

Así tendríamos dos censos, dos EPAs, dos brechas salariales, dos de cada cosa. Y una mínima estimación de la varianza de las cosas y de su error (muestral y demás).

Bastante he hablado de las proyecciones de población del INE (p.e., aquí o aquí). Insisto porque el gráfico que aparece en la segunda página de la nota de prensa de las últimas, a saber,

se parece muchísimo a un gráfico que garabateé en el Bar Chicago de Zúrich (el peor garito de la peor calle de una de las mejores ciudades del mundo), con demasiadas cervezas en el cuerpo y mientras nos reíamos hasta de las bombillas. Era algo así como

Si se puede hacer para Japón, también se puede hacer para España:

El código,

library(idbr)
library(ggplot2)
library(animation)
library(ggthemes)

idb_api_key("pídela en https://www.census.gov/data/developers/data-sets/international-database.html")

male <- idb1('SP', 2010:2050, sex = 'male')
male$SEX <- "hombres"
male$POP <- -male$POP

female <- idb1('SP', 2010:2050, sex = 'female')
female$SEX <- "mujeres"

spain <- rbind(male, female)

saveGIF({

  for (i in 2010:2050) {

    title <- as.character(i)

    year_data <- spain[spain$time == i, ]

    g1 <- ggplot(year_data, aes(x = AGE, y = POP, fill = SEX, width = 1)) +
      coord_fixed() +
      coord_flip() +
      annotate('text', x = 98, y = -300000,
                label = 'Datos: US Census Bureau IDB; idbr R package', size = 3) +
      geom_bar(data = subset(year_data, SEX == "mujeres"), stat = "identity") +
      geom_bar(data = subset(year_data, SEX == "hombres"), stat = "identity") +
      scale_y_continuous(breaks = seq(-300000, 300000, 150000),
                          labels = paste0(as.character(c(seq(300, 0, -150), c(150, 300))), "k"),
                          limits = c(min(spain$POP), max(spain$POP))) +
      theme_economist(base_size = 14) +
      scale_fill_manual(values = c('#ff9896', '#d62728')) +
      ggtitle(paste0('Estructura poblacional de España en, ', title)) +
      ylab('Población') +
      xlab('Edad') +
      theme(legend.position = "bottom", legend.title = element_blank()) +
      guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))

    print(g1)

  }

}, movie.name = 'spain_pyramid.gif', interval = 0.1,
    ani.width = 700, ani.height = 600)

Nos lo recuerda NeG. Aunque es un tema manido en estas páginas.

Pero, ea, ea, ea, el INE no se entera.

(Y es a ese tipo de cosas a la que me refiero implícitamente cuando digo, cada vez más frecuentemente, que España es un país de pueblo).

Hablamos de ondículas.

Hablamos de datos abiertos.

Hablamos de cómo usar la semilla como hiperparámetro para mejorar una diezmilésima el RMSE.

Hablamos.

Mientras tanto, la mano es más rápida que el ojo, el ojo es más lento que la mano, ¿dónde estará la bolita?, ¿dónde estará?, porque la mano es más rápida que el ojo… Y en esas, el cuñado de fulano nos saca inadvertidamente cuarenta kilos de la cartera.

Con este viejo truco:

Cuando escribí que las proyecciones de población del INE no valían para un carajo, todavía no se había publicado bayesPop.

Ahora tienen una excusa menos para no ponerse a la altura de los tiempos.

Nota: el gráfico anterior está extraído de la la página de proyecciones de población de la ONU y corresponde, cómo no, a España.