Más sobre sesgo, varianza y gripe: estimaciones a ojímetro

Después de mi entrada del otro día sobre sesgo, varianza y gripe (¡y gilipollas!) hablé al respecto con una periodista que me tropecé.

Le conté, esencialmente, lo que decía mi entrada: que 472 fallecidos por gripe (o fallecimientos en los que la gripe forma parte de la secuencia causal) es una infraestimación supina. Que el número (superimpreciso, por infinidad de razones) es muy superior y añadí, después de un par de humms mientras calculaba rápidamente, que la cifra real tenía que estar en el entorno de los 10k.

Hoy he visto datos reales barra oficiales (de los modelos matemáticos, con sus senderos que se bifurcan, etc.) y sí, cada año hay del orden de 10k. Unos, más; otros, menos.

Así que envalentonado por mi éxito predictivo, explicito mi razonamiento hiperrápido:

  • En España, en condiciones normales, mueren unos mil al día.
  • En invierno, unos 1400.
  • Digamos que de los 400 de más, una parte, ni mucha ni poca, (es lo mismo que decir el 25%) se debe a la gripe.
  • El invierno dura tres meses, unos 100 días.

Pim, pam, pam, 10k.

5 comentarios sobre “Más sobre sesgo, varianza y gripe: estimaciones a ojímetro

  1. Dan 22 febrero, 2018 10:48

    Tal vez la pobreza y el frío influyen en las tasas de la mortalidad en invierno, por ejemplo muertes debidas a intoxicación por humo en parejas ancianas, muerte por incendio por usar velas a falta de electricidad. Y por si fuera poco, con el estado de las carreteras cuando nieva no es de extrañar que aumente la mortalidad.

  2. Carlos J. Gil Bellosta 22 febrero, 2018 12:28

    Lees demasiado cierto tipo de prensa, parece. Te refieres a un par de noticias concretas (que por ser rocambolescas y extemporáneas, aparecieron en el periódico). Aquí se habla de categorías, no de anécdotas.

  3. Emilio 23 febrero, 2018 14:23

    Quod erat demonstrandum:
    La ‘cuenta de la vieja’ es mucho más precisa, eficiente y barata que el Big Data, Machine Learning, Artificial Intelligence, Deep Learning, Ciencia de datos, y demás parentela.

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