Esta semana me he enterado (con un mes de retraso, ¡qué vergüenza!) de que Stiglitz ha publicado un nuevo libro: El precio de la desigualdad. Se ve que en él argumenta el nóbel cómo esta no solo es mala para la economía sino que también afecta a la democracia.
Se refiere, por si alguien no se había dado cuenta todavía, a la desigualdad económica… pero…
— Buenos días, señor mileurista.
— Buenos días tenga Vd.
Después de la entrada de ayer y de
he decidido estudiar qué impacto puede haber tenido el fraude de Barclays, uno de los 16 bancos que aportan datos para calcular el índice, sobre su valor diario.
El procedimiento por el que se calcula el Libor lo describí ayer. Y también indiqué de dónde descargar los datos históricos que proporciona The Guardian. Así que puedo comenzar cargando los datos en R,
Hace un tiempo pregunté a la Fundéu cómo traducir la expresión over the counter. Pobres, tienen mucho trabajo en esta península asperjada de anglicismos. La respuesta, sinceramente, no me sirvió de mucho: me impedía hacerme entender con mis semejantes.
Hace poco se le planteó también si escribir Euribor o euríbor. Optaron por la segunda por considerar el término como común.
Yo solo estoy de acuerdo con ellos a medias. Por un lado, existe el euríbor (nombre común y propiamente españolizado, con su tilde) que se refiere a cierto precio del dinero (o tipo de interés). Pero existe también el Euribor, que es una medida del euríbor utilizando cierto procedimiento y que, como marca registrada, no se acentúa (como tampoco se acentúan Kodak o Nasdaq).
Su café favorito está de promoción y le dejan elegir entre:
Entonces:
Luego lea esto y piense en las implicaciones de todo tipo que puede tener lo que hoy ha aprendido; por ejemplo, en la manera de presentar las noticias (e introducir parcialidad en ellas), en cómo deberían etiquetarse ciertos productos, etc.
Me ha llegado noticia de un nuevo libro sobre R, Gráficos estadísticos y mapas con R recién publicado.
Los autores son Cástor Guisande y Antonio Vaamonde, ambos de la Universidad de Vigo. Y de la ficha del libro extraigo:
En este libro se presentan en primer lugar las técnicas generales para la construcción de gráficos en R, con numerosos ejemplos de aplicación que permitirán al lector utilizar las funciones básicas con soltura, y así poder sacar el mejor partido de R para la construcción de gráficos personalizados.
Hoy no toca hablar ni de estadística, ni de R, ni de ninguno de los temas que suelo tratar sino de una idea aleatoria que se me ha ocurrido en el metro: el taxiván.
Un taxiván es un medio de transporte híbrido, a medio camino entre el taxi y los microbuses. Está especialmente indicado para dar servicio a puntos de afluencia importante de viajeros en ciudades medianas. Por ejemplo, en las estaciones de autobús o ferrocarril, los grandes centros comerciales, etc.
Espero que me excusen los autores del siguiente gráfico y que comprendan que mi interés por reproducirlo aquí es pro bono publico. Explica visualmente y a través de tres ejemplos tres modos en que se presenta el fenómeno de los valores perdidos (missing data, para algunos) en conjuntos de datos reales.
(Nota: los británicos son geniales. Tienen incluso un portal entero dedicado al fenómeno de los datos perdidos).
Nos hemos ocupado previamente de estas cuestiones. Abundo en ellas ahora a causa de un informe publicado por la ONS (Office of National Statistics, el INE británico) titulado The effects of taxes and benefits on household income, 2010/2011. Extraigo de su resumen los siguientes puntos:
Además, y efecto de los recortes y la política del nuevo gobierno británico:
Los científicos llevan desde siempre (aunque con notable más fortuna en los últimos 300 o 400 años, a lo sumo) descubriendo y describiendo los pedacitos funcionales del universo. Los ingenieros, luego, los combinan y crean objetos útiles con ellos: aviones, ordenadores, prótesis, etc.
Los estadísticos llevan cien o ciento cincuenta años largos tratando de domesticar el azar. Y han identificado una enorme variedad de herramientas con las que navegarse en un mundo casi ahogado en cifras. Al mismo tiempo, existe caos. Existe información; pero que se parece muy poco a los cuadros de números casi de jueguete que aparecen en los libros. Existe la necesidad imperiosa de entenderla y ponerla a trabajar en nuestro favor.
El otro día propuse un ejercicio de series temporales, el análisis de una serie temporal bastante conocida. Entre otras cosas, para ver si alguien la reconocía. O si daba con un análisis más o menos adecuado de la misma. Y, ¡vaya!, no he tenido ninguna respuesta…
De todos modos, antes de realizar mi primera entrada pregunté a un amigo experto en la materia para ver si resultaba demasiado evidente. Le pedí expresamente que no perdiese mucho tiempo con ella. Y observó algunos patrones interesantes (como que el número de valores distintos en la serie no excedían la treintena) así como una cierta estructura de correlación.
