Suficiencia

En esta entrada abundo en una que escribí hace ocho años: Conceptos estadísticos que desaprender: la suficiencia. Lo hago porque casualmente he tropezado con su origen y justificación primera, el afamado artículo On the Mathematical Foundations of Theoretical Statistics del nunca suficientemente encarecido R.A. Fisher.

Criticaba en su día lo inútil del concepto. Al menos, en la práctica moderna de la estadística: para ninguno de los conjuntos de datos para los que trabajo existe un estadístico suficiente que no sea la totalidad de los datos.

Leí hace unos días en alguna bitácora que el autor, de tener que retirarse una larga temporada a una isla desierta, llevaría consigo un ejemplar de la inferencia estadística de Casella y Berger. Así que me picó la curiosidad, lo bajé de internet y comencé a leerlo por el primer capítulo que me pareció interesante, el sexto, titulado Principles of Data Reduction.

El título es sugerente y da la impresión de que nos enseñará cómo sintetizar conjuntos de datos grandes con unos pocos indicadores. Y comienza por introducir el concepto de suficiencia que, recuerdo, constaba en aquel terrible libro mío de estadística de segundo de carrera. Repasémoslo: