Tema 6: Domesticando el azar

Los alumnos del curso de humanidades “Ciencia para pensar mejor” podéis dejar aquí comentarios, observaciones, preguntas… todo lo que penséis que puede aclarar cuestiones o aportar algo a los demás.

  1. MIGUEL GIL LÓPEZ

    Hola. Voy a hablar sobre un tema que tratamos el otro día en clase y que me pareció muy interesante; cómo la opinión pública que presentan los muestreos puede llegar a ser muy equívoca a pesar de utilizar amplios medios.

    A lo largo de la historia, varias veces ha habido grandes sorpresas en lo referente a “decisiones del pueblo”. Un claro ejemplo de esto son los grandes sondeos que llevan a cabo las revistas u otros medios para prever cuales van a ser los resultados de elecciones políticas y que a veces resultan erróneas.
    En clase vimos por ejemplo que los resultados de la opinión pública en una revista importante de EEUU (Literary Digest) en 1936 previos a las elecciones presidenciales mostraron claramente como vencedores a los republicanos de Alf Landon pero finalmente el demócrata Frankin D. Roosevelt salió airoso. La causa de que defirieran estos resultados se debió a que ésta revista era principalmente consumida por republicanos luego los que hicieron estas votaciones eran principalmente de esa ideología y por lo tanto la opinión pública de la revista estaba sesgada y condicionada desde un principio.
    Todas las encuestas “a gran escala” que se realizan tienen un coste muy alto y conllevan mucho esfuerzo y trabajo realizarlas luego es necesario que éstas sean lo más representativas posibles. Para ello existen una serie de errores derivados del muestreo que se deben intentar evitar para que se consideren fiables.

    Como ya he mencionado anteriormente el muestreo sesgado es un claro error de este procedimiento por lo que el investigador debe intentar representar a toda la población y no a un solo grupo concreto (a no ser que se haga con otro propósito que no sea la verdadera opinión).
    También cabe la posibilidad de que la casualidad pueda condicionar el resultado, luego se debe llevar a cabo un proceso aleatorio de selección para intentar minimizarlo, además el seleccionar al máximo número de personas posibles hace que este error también disminuya.
    De esta forma se llega al último error que conlleva el muestreo y es que nunca se van a poder conocer todos los casos, luego cuando más se parezca el subconjunto de entrevistados a toda la población mayor será su certeza.

    El conjunto de estos errores puede llevar a catástrofes en lo que refiere a predicciones como por ejemplo las elecciones de 1948 de Estados Unidos o las elecciones de 1992 en Reino Unido. En el primer caso, el “Chicago Tribune” realizó una encuesta telefónica para prever los resultados de las elecciones de 1948 (de esta forma evitaban obtener la información solo de sus lectores que podían estar sesgados como en el caso de clase) pero no contaron con que los teléfonos eran bastante caros y no todos los hogares se lo podían permitir, luego la previsión de que el conservador Dewey iba a derrotar de forma abrumadora al republicano Truman resultó errónea. En el segundo caso, la victoria del Partido Laboral de Neil Kinnock en 1992 parecía clara según todos los sondeos realizados hasta el momento pero finalmente resultaron vencedores los conservadores de John Major. Este “fallo” se debió principalmente a que los conservadores no participaron en la misma medida en los cuestionarios que los laboristas siendo ésta una de los principales fallos del muestreo que he mencionado.
    En conclusión hay que tomar muchas precauciones antes de realizar una encuesta importante debido a que si no se realiza correctamente puede llevar a fallos garrafales y a que el coste que conlleva realizarlas no es para nada bajo. Aun así, estas sorpresas que ocurren de vez en cuando sirven para que los investigadores desarrollen nuevas formas de reflejar la opinión del pueblo y para optimizar los métodos existentes.

  2. Diego Colino García (100387029(

    Hechos controversiales sobre el CI.

    Investigando sobre el Cociente (o Coeficiente) Intelectual me encuentro con que el primer problema es el de precisar hasta qué punto este valor es un indicador de inteligencia. Y con ello llego a un vídeo de Jordan Peterson. Este hombre es un psicólogo que se ha hecho un hueco en la corriente política del anti-posmodernismo mediante discursos bastante alentadores para cierto sector de la masa joven. Lo científico de su trabajo es en ocasiones cuestionable, como lo son a veces ciertos ámbitos de la psicología, pero sus nociones de la realidad son en muchas otras ocasiones profundamente clarividentes, y es por eso que quiero discutir aquí lo que él dice sobre este Intellectual Coefficient.

    Para empezar, propone que la estimación del CI como medidor de la inteligencia debería requerir primero una conceptualización —una definición— de la inteligencia. Esto es problemático, dice Peterson, ya que la propia investigación de los factores que puedan entenderse como factores de inteligencia son la única manera de acercarse a una conceptualización de ésta. Por otro lado, con un segundo enfoque, dice que se pueden asumir distintos tipos de inteligencia en lugar de distintos factores que definan una sola. Peterson expone algunos ejemplos de estos «tipos de inteligencia» propuestos por psicólogos a lo largo del tiempo, como la inteligencia práctica y la analítica, la inteligencia social, emocional o moral, y otras múltiples como la linguística, musical, lógica-matemática… etc.

    A su vez, incide en la correlación observada entre las estimaciones de CI y el éxito en vida —estandarizando la concepción de este éxito en vida como un éxito socioeconómico—. Este punto, en mi opinión, es de suma importancia, pues entiendo que la existencia de esta relación no es unidreccional —inteligencia conlleva éxito— sino que alude también al contexto y lleva a la conclusión de que el valor del CI no es en absoluto inherente a la persona si tratamos de entender la persona como solo el yo, y no el yo y mis circunstancias. Hay estudios de CI que reflejan valores más bajos en zonas de oriente medio, Sudamérica y, especialmente, África. Estos estudios se han llegado a usar como justificaciones de ciertas diferencias de clase entre razas, cuando la realidad es, desde luego, mucho más compleja. De este modo, es preciso comprender antes de nada que existe una inteligencia potencial que según qué circunstancias vivamos desarrollamos más o menos, y que el CI solo podrá valorar el resultado de este proceso.

    Volviendo a los factores de inteligencia o las distintas inteligencias, Peterson explica la importancia de la correlación de estos parámetros en pos de acercarnos a predicciones sobre la inteligencia. Esto es un proceso estadístico: primero observamos las relaciones entre los distintos factores que asumimos dependientes de la inteligencia, después comprobamos en qué factores existe correlación, y luego usamos estos valores de correlación, mediante ecuaciones simples de regresión, para hacer predicciones del tipo: «buenas notas en la universidad tenderán a implicar éxito económico y social». Hasta este punto todo bien, pero, ¿qué ocurre con los factores que en un principio asumíamos propios de la inteligencia y que, sin embargo, no resultan estar correlacionados con el resto?

    Bien, Jordan Peterson propone lo siguiente: si existe una alta correlación entre los distintos factores/inteligencias, entonces estos parámetros podrán ser lo mismo. Y con «podrán ser lo mismo» no se refiere, evidentemente, a que puedan ser estrictamente iguales, sino a que su origen, su dependencia, podrá nacer en ese mismo punto que hemos definido como la inteligencia. De este modo, aquellos factores/inteligencias que no estén correlacionados con la ahora mejor definida inteligencia, no deberán ser considerados parte de la misma. Así, la llamada inteligencia social, al no tener correlación con el resto de variables, no será en realidad un modo de inteligencia, sino una aptitud que contempla la facilidad para la fluidez social o para la extroversión; y la inteligencia emocional no será —entre otras cosas— más que un menor índice de neuroticismo que lleve a una mayor tolerancia al estrés. La conclusión, entonces, será que existe una distinción importante entre la personalidad y la inteligencia, y que el CI, bajo todos estos supuestos, será la línea en común que mejor nos pueda aproximar a una comprensión y predicción de la segunda.

    Desde mi punto de vista es importante ser cuidadoso con las correlaciones y no caer en las trampas que los datos pueden ofrecer, como ya hemos estudiado en clase. Existen multitud de variables a tener en cuenta respecto a cada uno de los factores, y es necesario, a la hora de realizar un estudio, no caer en la tentación de asumir que algo es dependiente de lo otro solo porque exista una correlación de resultados. Del mismo modo, no debemos desestimar el contexto como un claro determinante, ni subestimar los factores relacionados con la personalidad, pues son en vida tan importantes como la inteligencia.

    Por último quisiera recalcar que el discurso de Peterson en este vídeo no busca ser dogmático, sino proponer una aproximación a la realidad de un tema que, pese a estar bien establecido dentro del mundo de la psicología, sigue creando un debate tan polémico como necesario.

  3. JuanMS

    Miguel Gil, gracias por aportar algunos ejemplos más de clásicos errores de muestreo… Sería interesante ver el caso reciente de la victoria de Trump en EEUU, que casi nadie predijo.

    Diego Colino, gracias por el vídeo. Peterson se ha convertido en una celebridad y es muy polémico en algunos ambientes, pero lo que dice aquí me parece muy razonable, y tu interpretación también lo es. En particular, creo que en la teoría de las “inteligencias múltiples” hay una componente importante de corrección política, y si realmente no hay mucha correlación entre la “inteligencia social”, por ejemplo, y otras cualidades consideradas clásicamente como definidoras de la “inteligencia”, parece razonable concluir que no es muy adecuado llamarla “inteligencia” y que más bien estamos observando un rasgo de carácter (sociabilidad, extraversión, etc) que un rasgo cognitivo… rasgo que por otra parte puede ser más importante para “triunfar” en la vida que la inteligencia en sentido estricto.
    Ah, y de acuerdo con que es absurdo decir que unos países o razas son más inteligentes que otras. Además de que no hay ninguna prueba empírica, no tiene sentido desde el punto de vista evolutivo.

  4. JORGE BLANCO GOMEZ

    Estudiando para el examen me ha surgido ciertas dudas sobre la regresión a la media.
    En clase pusimos el ejemplo de la altura, en donde según la estadística padres muy altos normalmente tendrán hijos menos altos, estos últimos acercándose más a la media.

    Una de mis dudas llega cuando la media cambia durante el tiempo. Por ejemplo hace centenas de años la media de altura era menor, por diferentes motivos como la falta de alimento o la salud general de la época. Pero llegando a la época actual estos problemas, por lo menos en países mas desarrollados, se ha resuelto, lo que hace que estos factores ya no influyan en el desarrollo del cuerpo llegando a un máximo de altura media que alcanzaremos. Si la estadística implica que normalmente volvamos a la media, ¿cómo ha podido haber un crecimiento de esta? o es que, ¿siempre se debería haber cogido esta media actual, siendo la altura que deberían haber llegado, pero en el caso del pasado otro factores externos modificaron la altura final?

    Si esto último es verdad que pasa con el darwinismo, ya que los seres vivos acaban adaptándose a un medio ambiente cambiando sus genes, la media de las características cuyos genes a cambiado también varía. Un ejemplo es un ser vivo que su ambiente lo lleva a cambiar el tamaño de sus pulmones para aguantar la respiración más tiempo, por tanto la media de la cantidad de tiempo que X especie aguanta la respiración va a cambiar. Los que nos conlleva a la misma duda expuesta anteriormente si mi razonamiento es valido, ¿Cómo una media puede cambiar si los individuos tienden a volver siempre a la media?

  5. Elena Yllan Ortiz

    Circulando a la altura del casino de Torrelodones un familiar me contó como trato de vencer al azar con La ley de los grandes números en una mano, y un presupuesto modesto de dinero (en aquella época pesetas) en la otra.

    Este teorema fundamental de la teoría de la probabilidad conocido como ley de los grandes números señala que si se lleva a cabo repetidas veces un mismo experimento (por ejemplo lanzar una moneda), la frecuencia con la que se repetirá un determinado suceso (que salga cara o cruz) se acercará a una constante, siendo esta a su vez, la probabilidad de que ocurra este evento.

    Su estrategia, por tanto era ir controlando las diferentes mesas de ruleta, y cuando viera que se acumulara una secuencia de varios números pares, la probabilidad de salir un número impar eran muy altas y por tanto más fácil de obtener ganancias. Realizó varias pruebas en las que apostaba al numero contrario según la situación, y en caso de fallar, repetía la apuesta, pero duplicando el dinero de la anterior.

    La estrategia parecía que funcionaba hasta que se dio la circunstancia que en una acción, dicha secuencia se fue alargando en más de 10 ocasiones en las que salió un numero par y malogrando la apuesta al numero impar sucesivamente y quedo sin fondos para continuar, perdiendo todo el presupuesto inicial.

    Nuestro jugador pensó que la ley de los grandes números no se cumplía, pero el verdadero error, fue su presupuesto, que no pudo mantener una secuencia infinita de apuestas para hacer que se cumpliera.

    También hubiera errado si pensara que la regresión a la media no funciono en esas 10 tiradas, entendiendo por media el alcanzar un “equilibrio entre números-pares y números-impares” y tras una repetición alta de números pares, se restablecería con la salida de un número impar. Y ¿dónde estaría su error?, en el muestreo contemplado, ya que debería haber seguido analizando las tiradas de aquella ruleta durante toda la noche y con dicha muestra, hubiera comprendido rápidamente, que sus 10 tiradas pares, eran un caso extremo y que en los siguientes grupos de 10 tiradas, estas eran más parejas entre unos números y otros.

  6. Adrian Garijo Lopez (100364291)

    Buenas tardes !!
    Me gustaría seguir comentando el tema de los muestreos ya que me parece muy interesante y a la vez difícil de analizar.
    He estado informándome a cerca de la reciente victoria de Trump que nadie predijo en los sondeos. He encontrado en un artículo del periódico “El Pais” varios motivos que lo explican ( https://elpais.com/politica/2016/12/02/ratio/1480674682_178101.html ), como por ejemplo el cambio de elección de los votantes al partido en el último momento o fallos a la hora de predecir la cantidad de abstención, pero sin duda creo que el que mejor cuadra con la situación recae en la “no respuesta” sí había votantes de Trump. Las encuestas fallan cuando un grupo de votantes es reacio a responderlas. Esto alimenta otra teoría: la frustración y el rechazo hacía las instituciones, que caracteriza a parte del electorado de Trump, pudo hacer que sus simpatizantes fueran más reacios a contestar encuestas.
    Según mi punto de vista, es muy complicado realizar un sondeo sobre cualquier tema a no ser que hayas cubierto mas de 3/4 partes del total de muestras, ya que nunca sabes que resultado te podrían dar las muestras que no has analizado, en conclusión, lo estas dejando, en parte, a la voluntad del azar.
    Otra pregunta que me surge acerca del muestreo, es por que estos sondeos únicamente dependen del tamaño de la muestra y no de la población. Si tu analizas una muestra de 120 en un total de 140, obtendrás una aproximación mas exacta que si lo haces en una de 150 dentro de 1000.

  7. Mario Saiz Fernández (100429748)

    Tras esta clase me entró curiosidad por la teoría de juegos (el área matemática que estudia las interacciones entre tomadores de decisiones racionales). Especialmente el estudio de las estrategias en los denominados juegos de suma cero (juegos donde lo que gana un participante se equilibra con lo que pierde otro). Investigando, me encontré con esta con esta interesante simulación:

    Trata sobre criaturas en una cornucopia de trozos de comida organizados en pares. En cada iteración, las criaturas eligen aleatoriamente un par de trozos de comida. Si son capaces de comer dos, sobreviven y se reproducen en la siguiente iteración. Si comen solo una, sobreviven sin reproducirse. Inicialmente, solo existe un tipo de criatura, la “pacífica”, que comparte la comida con otra en el caso de que dos vayan a la misma. Esto les da a ambas la supervivencia y una probabilidad de reproducción del 50%.

    De esta forma, como es esperable, la población aumenta exponencialmente.

    Posteriormente, se añaden criaturas “agresivas” con una nueva estrategia: si se encuentran con una criatura pacífica, se comerán un trozo y medio, lo que les dará la supervivencia y un 50% de probabilidades de reproducirse, mientras la pacífica solo tendrá un 50% de probabilidades de sobrevivir. Pero si la criatura agresiva se encuentra con otra también agresiva, las dos morirán en esa iteración.

    Esta es una buena simulación, ya que representa (de manera algo simplificada) las opciones que solemos tener en ámbitos sociales donde el azar juega un papel importante (por ejemplo a la hora de invertir, es por esto por lo que la teoría de juegos tiene tantas aplicaciones dentro de la economía).

    Cuando se añade una criatura agresiva a una población pacífica (o viceversa), las poblaciones tendían a igualarse. Una población de únicamente agresivos, como es esperable, no aumentará tanto como una pacífica. Todos estos ejemplos me parecen curiosos por su aplicación a la vida real. Si dos jugadores estuvieran eligiendo una estrategia, siempre quedarán perjudicados a no ser que ambos eligiesen la estrategia pacífica, con la cual se beneficiarían.

    Pese a todo, la realidad es que si el primer jugador en elegir escoge la estrategia pacífica, el otro elegirá la agresiva, por el beneficio que esto le va a suponer. Como ambos son conscientes de ello, esto llevará a los dos a escoger la agresiva, pese al perjuicio general que esto conlleva. Un ejemplo muy conocido es el dilema del prisionero: https://es.wikipedia.org/wiki/Dilema_del_prisionero

    La conclusión que yo obtengo de esto, es que además del hecho de que la tendencia humana siempre va a ser la supervivencia, tenemos un egoísmo moral que, de alguna forma, no tiene que ver con el sistema 1 ó 2 que tratábamos al principio del curso, sino que transciende la racionalidad. Básicamente hemos aprendido a “no fiarnos”, y eso puede ser beneficioso, como también puede no serlo. Quizá ya es adentrarme demasiado, pero me gusta considerarlo uno de los “loopholes” en la psicología social.

  8. Patricia Paredes

    ¡Buenas noches compañeros!
    Como ya hemos visto en clase, la regresión a la media es un fenómeno en el que las cosas tienden a igualarse desde los extremos, si una variable es extrema en la primera medición, tenderá a acercarse a la media en la segunda medición, y de igual manera si es extrema también en esta segunda medición tenderá a haber estado más cerca de la media en su primera. Pero ¿cómo que tenderemos a acercarnos a la media? Este fenómeno es extraño para nuestra mente, tanto que no fue identificado hasta doscientos años más tarde de la famosa teoría de la gravitación o del cálculo diferencial por Francis Galton, el primo de Darwin. Vamos a comentar algún ejemplo cotidiano de este fenómeno para ver cómo se puede a aplicar a cualquier ámbito de nuestra vida y no sabíamos por qué era:

    En el mundo periodístico, podremos haber visto artículos considerados muy buenos por sus autores pero no tan buenos por la audiencia. En 1991 Rousseeuw presentó un trabajo donde explicaba por qué los artículos no tan buenos eran publicados en las revistas. Si un artículo es revisado por tres editores distintos, y los tres aprueban dicho artículo con una valoración muy buena, el periodista lo publicará en base a estos datos. Pero si pedimos a otros tres editores distintos que lo lean y den su opinión, las cosas cambian y ya no es tan bueno como los otros tres editores decían. Como dijo Rousseuw “cuando el periodista acepta un artículo como “muy bueno”, la calidad del artículo, en promedio, será mucho menor que la que el periodista piensa”. Este fenómeno puede aplicarse también en el cine en frases como “segundas partes nunca fueron buenas” o “segundas partes que fueron mejor que la primera” , en el ámbito escolar en frases entre profesores como “El grupo que tengo este curso no es ni la mitad de bueno que el del año anterior” o “Gracias a Dios, el grupo de este año no es tan malo como el de al año pasado”…

    A partir de investigar sobre este tema, he encontrado un sesgo bastante curioso, el sesgo retrospectivo el cual nos lleva a emitir juicios erróneos acerca de la capacidad de prevenir algún accidente con conocimientos que solo aparecieron después de que este sucediera. Un ejemplo muy claro es el siguiente:
    Los médicos cuando son informados de un caso médico y a su vez del informe de la autopsia, advierten que la causa de la muerte era totalmente evidente y que podría haberse remediado. Pero claro, descubrir que algo ha sucedido a través de la autopsia no es igual que descubrir la posible causa de su muerte sin ella. Debido a esto, este sesgo también es conocido como el “fenómeno de lo sabía desde el principio”, una mala tendencia a creer que lo sabíamos todo después de conocer los resultados y que podríamos haberlo anticipado.
    Este tipo de situaciones pasan a diario sin darnos cuenta, cada vez que decimos “te lo dije” e intentamos justificar que lo sabíamos desde un principio pero hasta que no sucedió no sabíamos que podíamos remediarlo.

    Por último, quería hablar sobre los eventos “Cisne Negro” que tienen bastante relación con lo contado anteriormente. Antes del siglo XVII ninguna persona europea había visto nunca un cisne negro y nadie creía en su existencia hasta que los vieron por primera vez en Australia. Desde ese momento, la teoría del cisne negro o la teoría de los sucesos del cisne negro se definió como una metáfora que describe un suceso sorpresivo, que a priori parece improbable ya que tiene una probabilidad mínima de suceder, y que se racionaliza una vez pasado el acontecimiento por retrospección. Esta teoría fue desarrollada por Nassim Taleb y principalmente se puede resumir en tres propiedades:

    – Sucesos inesperados: no existe ninguna evidencia de que vayan a suceder.
    – Impacto extremo: son hechos que si suceden tendrán consecuencias importantes para la economía o política mundial.
    – Predicción retrospectiva: una vez que ha pasado, se dan evidencias de que dicho hecho se podría haber evitado, como he explicado anteriormente en el sesgo retrospectivo.

    Voy a hacer mención de dos claros ejemplos de eventos de cisnes negros que han sucedido recientemente usando las tres propiedades principales. El primero de ellos es sobre el “Brexit (Britain exit) de Reino Unido”. En las encuestas se podía observar cómo se daba por hecho la victoria ajustada de la permanencia del Reino Unido en la UE, pero todos sabíamos que el Brexit era posible pero totalmente inesperado si ocurría. Su impacto extremo era que Reino Unido era la segunda potencia económica de la UE, por lo que habría grandes pérdidas económicas. A día de hoy sabemos que el Brexit era totalmente entendible debido a la crisis económica y política que estaba atravesando por los problemas migratorios(retrospección).

    El segundo de ellos es el ya comentado por mis compañeros “la presidencia de Donald Trump” pero esta vez explicado a través de este tipo de evento. Se cuestionaba en los sondeos que Trump pudiera ganar, aunque había posibilidades por muy pequeñas que fueran, por lo que fue un evento totalmente inesperado. Su impacto extremo que podía provocar era en la economía mundial principalmente por su interés en construir un muro entre EEUU y México, la negación del cambio climático… A día de hoy, observando los eventos podemos decir que para los estadounidenses tampoco era tan descabellado que Trump fuera presidente, ya que eran malos tiempos para los obreros, el inmovilismo político…

    Aunque estos eventos fueron totalmente improbables e imposibles casi, pasaron y han tenido un gran impacto mundial que no podemos pasar por desapercibido.

    Adjunto un link en el cuál explican muy bien este tipo de eventos:

  9. Susana Aparicio Castellanos

    Sobre la regresión a la media

    Cualquier serie de acontecimientos que se deban al azar, tienen resultados muy buenos o malos, tienen altas o bajas calificaciones, es decir los eventos extremos tienden a ser seguidos por eventos menos extremos o más cercanos al promedio.
    Esto es una tendencia estadística.
    En relación a esto, se me ocurre pensar algo que podría ser un ejemplo, la eficacia de la medicina alternativa tipo homeopatía.

    La medicina, como bien dicen los médicos, no es una ciencia exacta. Quien padece un dolor tiene días mejores y días peores. Cuando el dolor es muy fuerte, solo puede ir a mejor. Las empresas que venden sustancias homeopáticas, que a penas tienen principio activo, se aprovechan de esto para ganar dinero.
    La gente suele tomar pastillas cuando el dolor está en el punto más fuerte, por lo tanto creen que la homeopatía mejora su problema. Pero esto no es una relación causa- efecto, por tomar el tratamiento homeopático no voy a mejorar, simplemente es un hecho o acontecimiento al azar, que tiende a la regresión a la media. Mi dolor era tan fuerte que lo más probable es que mejore. El único efecto que produce es sugestión.
    La intensidad de dolor ha sufrido una regresión a valores medios.

    Esto se puede aplicar de la misma forma a acontecimientos deportivos, tipo saltos de esquí,o cualquier actividad donde la suerte tenga que ver.

    Bibliografía
    https://empresas.blogthinkbig.com
    http://www.xatakaciencia.com

  10. JuanMS

    Jorge Blanco Gómez , lo que planteas es una pregunta lógica, a ver si te vale esta explicación. Hablo por concretar del caso de la altura. La regresión a la media se debe a que la talla depende en parte de factores aleatorios, no sólo de la herencia, de manera que una persona muy alta lo es en parte por casualidad y “esa parte” debida a la casualidad no la van a heredar sus hijos. Pero por otra parte, fuera de la herencia también actúan factores ambientales (por ejemplo, una alimentación cada vez mejor), que no son aleatorios, y pueden “empujar” la media hacia arriba. Lo que ocurre es que estos dos fenómenos tienen escalas temporales diferentes: una “deriva” lenta de la media hacia arriba si la alimentación es mejor de generación en generación, y una regresión a la media “instantánea” cada vez que una pareja concreta tiene un hijo. Espero que esto lo aclare

    Elena Yllan, ¿conoces la historia de los Pelayo? Léete este enlace: https://es.wikipedia.org/wiki/Gonzalo_Garc%C3%ADa_Pelayo#En_el_%C3%A1mbito_del_juego_y_de_la_probabilidad
    Efectivamente, el problema de aprovechar la ley de los grandes números es que hay que tener un presupuesto inicial muy grande. Pero no hay que confundir la regresión a la media con la idea de que “si han salido muchas caras ahora van a empezar a salir cruces”: eso es lo que se llama la falacia del apostador: https://es.wikipedia.org/wiki/Falacia_del_apostador

    Adrian Garijo, buen enlace el que nos traes sobre el fallo de las encuestas en el caso de Trump (el autor –ingeniero de formación- es de los pocos que sabe del tema de las encuestas entre los que escriben en la prensa española). En cuanto a la pregunta sobre por qué el error depende sólo del tamaño de la muestra y no del de la población, la clave es que esto es cierto siempre que el tamaño de la muestra sea muy inferior al tamaño de la población. Si muestreamos 120 de 140 esto ya no se cumple… pero lo que ocurre es que cuando se hace un muestreo es precisamente porque la población es grande y sólo podemos medir una fracción pequeña.

    Mario Saiz Fernández, muy bueno el vídeo y por lo que he visto, el canal de Youtube. No he querido entrar en la teoría de juegos en este curso porque ya hay mucho material, pero sería un capítulo 7 bastante natural…

    Patricia Paredes, estaría bien que pusieras la referencia del artículo de Rousseeuw que mencionas. Por lo demás, es interesante tu comentario, y el sesgo retrospectivo es especialmente importante, y quizá en sucesivas ediciones hable más de él. En cuando al “Cisne negro”, Taleb es uno de los autores más interesantes que se pueden encontrar hoy en los estantes de divulgación de las librerías (pero si lees bien en inglés y te interesa, no te lo compres traducido: algunas de las traducciones que se han publicado de sus libros son muy malas –en particular, la de “Jugarse la piel” es espantosa).

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