Uno tiene —o tuvo— dioses. Sentir admiración por alguien (y su obra) tiene, lo admito, una dimensión infantil. Es también, por supuesto, una sobre simplificación de la realidad. Porque la verdad no la escriben cuatro plumas: las ideas valiosas emergen por doquier. Desafortunadamente, nadie tiene tiempo para filtrar el flujo diario de noticias, libros, conceptos. Así que creo que es excusable que, por simplificar, uno eleve personal y subjetivamente a una serie de individuos a la categoría de dioses, de encargados de filtrar la información. De alguna manera, se conviertan en oráculos personales que desentrañan la complejidad del día a día y se convierten en fuente de preguntas y acaso respuestas.

Acá va otra selección de cuatro enlaces relevantes –que no necesariamente nuevos— de la semana. El primero, Using Metadata to find Paul Revere recoge —a modo de historia que algunos encontrarán amena— una aplicación de rudimentos del álgebra lineal al análisis de redes sociales. Dada una matriz de incidencia A (personas que pertenecen a clubes) es posible calcular índices de proximidad entre personas (o entre clubes) calculando no más AA'. El resto hasta ganar el premio de Netflix es pura heurística.

Voy a comentar y recomendar hoy un artículo, Statistics and data mining: intersecting disciplines (lo siento, he perdido el enlace para su libre descarga), del siempre recomendable David Hand. Trata de un asunto que para muchos de los que seáis estadísticos y trabajéis en el asunto rodeados de gente procedente de otras disciplinas —¡ay, esos ingenieros!—, seguro, os produce dolores de cabeza: esa brecha que separa los mundos de la estadística y de la llamada minería de datos (y de otras maneras más recientemente).

Copio aquí el anuncio de un nuevo curso de análisis de datos (ómicos en este caso) con R:

Nos complace anunciaros que el CREAL organiza la segunda edición del “Curso de análisis de estadístico de datos ómicos” que va a celebrarse los días 8, 9 y 10 de abril de 2014. Debajo podréis encontrar cómo hacer la inscripción que se llevará a cabo por estricto orden de petición ysolo será posible para los primeros 16 pre-inscritos.

Pues sí, aparezco en la infografía ‘Quién es Quién’ del Big Data en España:

El responsable del homenaje, Jorge Ubero, está proyectando una serie de colaboraciones sobre el mundo del big data en España. La mía está pendiente —¡maldita agenda!— pero aparecerá en los próximos días. Mientras tanto y como abrebocas, os invito a conocer BigData 4 Success.

El primero es Freer trade in European and Spanish health care services y trata sobre los efectos en el sistema sanitario español de una directiva europea que liberaliza el acceso a los ciudadanos de al unión a los servicios de salud de otros países.

En concreto, el artículo argumenta cómo España podría ser uno de los países más afectados por dos razones:

1. El flujo de extranjeros que atrae el país.
2. El diferencial de precios (mucho más baratos en España) que en el extranjero.

Los efectos podrían ser tres:

El IBEX 35 abre todas las mañanas a un precio y cierra a otro. El precio de apertura de un día no es necesariamente igual al del cierre del siguiente. Por lo tanto, la variación del índice en una jornada completa de 24 horas es igual a la suma de las variaciones dentro y fuera del horario de cotización.

Dicho lo cual:

• Juan compra el IBEX todos los días a primera hora y lo vende en el último minuto.
• Del otro lado, Pedro lo compra en el último minuto y se lo vende (¡a Juan!) justo al abrir la bolsa al día siguiente.

Juan y Pedro llevan operando así desde el 1 de enero de 2000. ¿Cuál de los dos se ha llevado el gato al agua? Veámoslo:

En medio del fragor mediático sobre el precio de la electricidad, me ha llegado un ofertón de GasNaturalFenosa: la posibilidad de contratar una tarifa plana para la electricidad.

La entrada de hoy es el debido ejercicio acerca de si me conviene o no contratarla. En R, por supuesto.

Primero, el código:

library(ggplot2)

# tramos tarifas planas

tarifas <- c("micro", "mini", "media", "maxi", "extra")

dat <- data.frame(
  tarifas = factor(tarifas, levels = tarifas),
  hasta   = c(1500, 2500, 4000, 5500, 7000),
  tarifa.plana = c(30, 40, 55, 73, 91)
)

# precio normal del kWh
base  <- 0.13

# fijo en función de la potencia contratada
# indico el que pago yo aunque varía de
# cliente en cliente
termino.potencia <- 15

# precio del kWh sobre el límite
extra <- 0.23

# consumos posibles
consumos <- data.frame(consumo = seq(0, 7000, by=100))

dat <- merge(dat, consumos)

dat$precio.normal <- 12 * termino.potencia +
  dat$consumo * base
dat$precio.tarifa.plana <- 12 * dat$tarifa.plana +
  extra * pmax(0, dat$consumo - dat$hasta)
dat$beneficio.oferta <- dat$precio.normal -
  dat$precio.tarifa.plana

dat <- subset(dat, beneficio.oferta > -250)

ggplot(dat, aes(x=consumo, y=beneficio.oferta, col = tarifas)) +
  geom_line() +
  geom_hline(aes(yintercept=0), col = "red", alpha = 0.5)

La salida es este gráfico:

El yuyuplot al que me refiero es

un gráfico ha circulado por internet y que ha causado cierto pánico, se ve (y de ahí el nombre). En algunos sitios —véase este como ejemplo de los menos acertados— se ha intentado de explicar al público sus deméritos.

El mundo de las finanzas debiera ser la envidia de otros ámbitos por el volumen, variedad y velocidad de los datos disponibles en él. Además, desde tiempo atrás, mucho antes de que el siglo nos trajese el big data, la transparencia, el opendetodo y otras concomitancias. A la vez, sin embargo, es inagotable fuente de ejemplos de uso pueril de esos datos. El que nos ocupa es uno de ellos.

Me hace cierta gracia leer España: El éxodo en cifras. Desaparecen 1,7 millones de personas entre los 16 y los 39 años. El artículo razona alrededor de la tabla

y se pregunta a dónde ha ido la gente que está en rojo: la población activa en los tramos de edad de entre los 16 y los 29 años y entre los 30 y los 39. Aquí en Zúrich estoy rodeado de un buen número de los faltantes. Pero hay otras causas que el artículo omite.