Sesgo

La democracia no representativa no es representativa

En estadística, una muestra representativa tiene que contener las características relevantes de la población en las mismas proporciones en que están incluidas en tal población (referencia).

En estos tiempos, se están poniendo de moda alternativas a la muy tradicional democracia representativa que, en contraposición a ella, no aspiran a serlo. Y su principal problema radica, precisamente, en que no lo son.

Lo anterior no es más que una opinión: es la constatación de un hecho. Esta semana pasada, en aras de una versión más directa y asamblearia de la democracia, ha habido en mi barrio un par de eventos en los que en presencia de la alcaldesa de Madrid el uno y del concejal de mi distrito el otro, se han tratado temas que me interesan directamente. Pero, oh, fatalidad, a la hora en que yo (y muchos otros) estamos lejos y ocupados ganándonos el pan.

Cuando falta la variable más importante (II)

No sé si esto que voy a contar me obliga a tragarme mis propias palabras. Porque siempre he pensado que era poco menos que imposible. Pero hace unos pocos días escribí sobre el asunto y hoy traigo otro similar a colación.

La variable más importante a la hora de construir un modelo es, precisamente, la que se quiere predecir. Casi todos los textos asumen que se conoce sin ningún género de dudas en, al menos, una determinada muestra que, además, corresponde más o menos a la población subyacente: si el paciente sobrevive o no; si la hipoteca entra en mora o no; si el cliente responde a la oferta o no, etc.

Localidad, globalidad y maldición de la dimensionalidad

Escribo hoy al hilo de una pregunta de la lista de correo de quienes estamos leyendo The elements of statistical learning.

Hace referencia a la discusión del capítulo 2 del libro anterior en el que trata:

  • El compromiso (trade off) entre el sesgo y la varianza de los modelos predictivos.
  • Cómo los modelos locales (como los k-vecinos) tienden a tener poco sesgo y mucha varianza.
  • Cómo los modelos globales (como los de regresión) tienden a tener poca varianza y mucho sesgo.
  • Cómo la maldición de la dimensionalidad afecta muy seriamente a los modelos locales y mucho menos a los globales.

Y voy a tratar de ilustrar esos conceptos con un ejemplo extraído de mi experiencia de consultor.