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Confundidos por el azar (37)

Por babalum, 07-05-2007 11:00 pm

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LA PROBABILIDAD Y LOS MEDIOS DE COMINICACION (OTRA DE PERIODISTAS)

Un periodista está más entrenado en técnicas de comunicación que no en analizar los temas en profundidad. Muchas veces se interpretan de forma errónea las probabilidades. He observado también que la prensa médica frecuentemente confunde “la ausencia de evidencia” con “la evidencia de asusencia”. Supongamos quei en base a cierto experimento un investigador dice que no se han encontrado evidencias de que determinado medicamento mejora la tasa de supervivencia de cierta enfermedad. Muchoso el periodistas no tendrán ningún problema en publicar a continuación que se han encontrado evidencias de que ese medicamento no funciona. Nada más lejos de la realidad. Simplemente puede ser que mediante un experimento distinto en otras condiciones se acabe probando la efectividad del medicamento.

CNBC DURANTE EL ALMUERZO

El canal de noticias financieras CNBC representó una gran ventaja para la comunidad financiera. Gracias a él se podían seguir las noticias minuto a minuto y constantemente se emitían entrevistas con renombrados expertos que comentaban hasta el más ínfimo detalle de la jornada con una seguridad y autoridad aplastante. Lástima que en realidad se dedicasen tanto esfuerzo a comentar ruido.(Ver el librobit 12 donde se explica porque al aumentar la frecuencia de monitorización de procesos con una componente aleatoria importante se aumenta el ratio de ruido medido.)

Pero no solo aumentó el ruido sino que también los comentarios que violaban fragantemente las leyes de probabilidad. Por ejemplo, la frase “el mercado real está sólo a un 10% de su máximo, mientras que la acción promedio lo está al 40%” intentaba dar a entender que las cosas no pintaban demasiado bien. En realidad, tal declaración demuestra el desconocimiento de que no existe incompatibilidad entre estos datos, pues las acciones no están 100% correlacionadas. De hecho, los máximos historicos de diferentes acciones habrán ocurrido en tiempos distintos (en el ejemplo T1, T2 y T3) por lo que la declaración carece de todo significado.

EjemploAcciones

USTED YA DEBERÍA ESTAR MUERTO

Otra violación de las probabilidades es la siguiente afirmación de una prominente gurú financiera de TV: “El americano medio tiene una esperanza de vida de 73 años. Por tanto, si tienes 68 puedes vivir cinco años más y deberás planificar consecuentemente tus inversiones”. Entonces, ¿qué sucede si tienes 80?. ¿Acaso tu esperanza de vida es menos siete años?. Esta periodista confunde la esperanza de vida incondicional (al nacer), con la esperanza condicional. En realidad si tienes 80 y está sano tu esperanza de vida todavía serán unos cuantos años más. Eso es así porque a estas alturas los que murieron a edades más tempranas han ocupado ya ese espacio en la estadística y tu estarás en el grupo de los que tendrán probabilidades de llegar a 85, 90 o más. Es preocupante esta falta de profesionalismo en la información.

LAS EXPLICACIONES DE BLOOMBERG

Tengo en mi escritorio una Bloomberg TM (en honor a Michael Bloomberg, su fundador). Ella actúa como un servidor de correo seguro, herramienta de recuperación de datos, servidor de noticias, etc. Me he vuelto tan adicto a ella que no podría trabajar sin ella. Pero algo debo objetar a la Bloomberg y son los comentarios periodísticos. Los periodistas, confundiendo el ruido con la señal, tratan de dar explicación a sucesos que no la tienen en lo absoluto. Ahora mismo leo en la pantalla: el índice Dow ha subido 1.03 puntos debido a la bajada de tipos de interés.

Una variación de 1.03 en un coeficiente con el valor 11,000 constituye una variación relativa menor del 0.01 y por ende es puro ruido. En otras palabras, esta variación no es estadísticamente significativa. La única manera de acabar con estos comentarios es que Bloomberg deje de pagar a alguien para que los haga.

Otro punto a tener en cuenta es la causalidad. Aún asumiendo que un suceso tenga significación estadística, tenemos que valorar la relación causa efecto, es decir, si un evento en el mercado puede vincularse a otro que se considera su causa. La causalidad puede ser muy compleja, pues es muy difícil aislar una causa cuando existen muchas de ellas actuando, siendo necesario el análisis multivariado. Razón tenía Hume al preocuparse tanto por la causalidad.

continúa en el librobit (38 ) de “Confundidos por el azar”

Algunos libros de Nassim Taleb:

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