Thinking Statistically

by Uri Bram

[remo]

Tres capítulos para un libro de 80 páginas. No mucho para leer, pero muy interesante y entretenido. Cada capítulo tiene un concepto fundamental que nos tiene que servir a la hora de poner números en contexto: el sesgo de selección, los problemas endógenos (también llamado sesgo de variable omitida)y la correcta aplicación del teorema de Bayes. Hay unos cuantos ejemplos repartidos por el libro de números que a primera vista parecen una cosa y pero resultan ser otra en cuanto les soltamos un poco de pensamiento bien orientado. Muy, muy interesante.
Un ejemplo: tenemos un test que detecta si una persona está enferma de gripe aviar con un 99% de fiabilidad. Es decir, el 99% de los enfermos que se hagan la prueba van a dar positivo y el 99% de los sanos que se hagan la prueba van a dar negativo. Sabemos que más o menos una de cada 10.000 personas tiene la enfermedad. Y das positivo en en test. ¿Qué probabilidad hay de que realmente tengas la enfermedad? ¿Un 99%? Eres víctima de un mal uso del teorema de Bayes. En realidad es un 10%. El libro te explicará el porqué :)