Etiqueta: Estadística

Predicción cuantitativa por simulación: cuando proyectar no basta y necesitamos recrear el sistema

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En el post anterior vimos cómo la predicción cuantitativa analítica parte de una estructura estimada y la proyecta hacia el futuro. Funciona especialmente bien cuando el fenómeno es relativamente estable y las relaciones pueden formalizarse mediante una ecuación o función. Pero no todos los sistemas se comportan así.

Hay contextos donde:

  • Las interacciones entre elementos generan dinámicas emergentes.
  • La incertidumbre es central y acumulativa.
  • Los resultados no dependen de una única trayectoria, sino de muchas posibles.
  • El comportamiento futuro depende de decisiones que se retroalimentan.

En estos casos, en lugar de resolver un modelo, necesitamos simular un sistema. Eso nos lleva a la segunda gran familia de la predicción cuantitativa: la predicción basada en simulación.

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Predicción cuantitativa analítica: cuándo usarla y cómo elegir modelo

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En el post anterior vimos que la predicción no siempre empieza con datos y modelos: a veces lo más razonable es recurrir a estrategias cualitativas. Pero cuando el fenómeno es lo bastante estable, repetible y medible, la predicción cuantitativa ofrece algo muy valioso: un lenguaje común para comparar, evaluar y mejorar.

Ahora bien, dentro de la predicción cuantitativa conviene hacer una distinción fundamental porque no todos los modelos numéricos funcionan igual.

  • Algunos resuelven una estructura matemática estimada a partir de los datos y producen una predicción directa.
  • Otros, en cambio, recrean el sistema múltiples veces mediante simulación, generando dinámicas posibles y distribuciones emergentes.

Este post se centra en la primera familia: la predicción cuantitativa analítica.

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La tasa base: el punto de partida de toda predicción sensata

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Cuando intentamos predecir algo —el precio de la vivienda, la inflación, la probabilidad de aprobar unos presupuestos o incluso el absentismo laboral— solemos empezar por las historias: explicaciones plausibles, datos recientes, señales llamativas. El problema es que, muy a menudo, empezamos por el lugar equivocado.

Antes de añadir matices, escenarios o modelos sofisticados, hay una pregunta más simple y más incómoda que deberíamos hacernos siempre:

¿Qué suele pasar, de media, cuando no sabemos nada más?

Esa respuesta es lo que llamamos tasa base.

¿Qué es exactamente una tasa base?

La tasa base es la frecuencia histórica con la que ocurre un evento en una población o contexto comparable. No explica por qué ocurre algo, solo con qué frecuencia ocurre normalmente.

Ejemplos sencillos:

  • ¿Qué porcentaje de proyectos públicos se retrasa?
  • ¿Cuántos años, de media, la inflación supera el 3 %?
  • ¿Con qué frecuencia se prorrogan los presupuestos en sistemas parlamentarios fragmentados?

La tasa base no pretende ser brillante. Pretende ser estable y ahí está su fuerza.

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Tres predicciones para 2026: un ejercicio explícito de incertidumbre

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Hablar del futuro suele llevarnos a dos extremos igual de poco útiles: la seguridad impostada (“esto va a pasar”) o la renuncia total (“nadie puede saber nada”). Entre ambos hay un espacio mucho más interesante: el de las predicciones probabilísticas, aquellas que no eliminan la incertidumbre, pero la hacen visible y discutible.

Este post plantea tres predicciones evaluables para 2026 en España. Son tres pronósticos sobre eventos que, a mi juicio, se sitúan en una zona “Ricitos de Oro”: lo bastante complejos como para no ser triviales, pero con información suficiente como para permitir un análisis razonado, y con decisiones reales en juego. Además, son especialmente relevantes en mi entorno.

No están pensadas para impresionar por su precisión puntual, sino para dejar constancia del razonamiento que hay detrás: qué factores considero importantes, cuáles pesan más y, sobre todo, qué tipo de evidencia me haría cambiar de opinión.

El compromiso es doble:
• Las predicciones se revisarán trimestralmente, recalibrando las probabilidades.
• A final de año se evaluará no solo el resultado, sino también la calidad del proceso seguido.

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Reseña del libro «El cisne negro»

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Introducción

El Cisne Negro, publicado en 2007 por Nassim Nicholas Taleb, es un libro que explora uno de los conceptos más influyentes de la última década: la idea de que los eventos raros, inesperados y de enorme impacto —los llamados cisnes negros— son los verdaderos motores de la historia. Taleb, matemático, inversor y filósofo del riesgo, sostiene que lo que desconocemos es mucho más importante que lo que creemos saber, y que nuestra incapacidad para comprender probabilidades extremas nos deja peligrosamente expuestos a estos fenómenos.

La relevancia del libro quedó demostrada solo un año después de su publicación, con la crisis financiera global de 2008. Un evento improbable, devastador y posteriormente “explicado” con aparente claridad: el ejemplo perfecto del cisne negro que Taleb había advertido. Desde entonces, su obra se ha convertido en una referencia imprescindible para entender la fragilidad de los sistemas financieros, tecnológicos y sociales. Y hoy, en una época marcada por pandemias, disrupciones tecnológicas y volatilidad geopolítica, el mensaje de Taleb es más actual que nunca.

A lo largo del libro, Taleb desarrolla su argumento en tres grandes bloques: primero, analiza por qué nuestros cerebros interpretan mal la probabilidad y el riesgo; después, examina la profunda incapacidad humana para predecir en entornos complejos; y finalmente, expone cómo incluso los “expertos” se equivocan sistemáticamente y qué podemos hacer para reducir nuestra vulnerabilidad ante estos eventos imprevisibles.

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El yo que vive y el yo que recuerda: ¿quién toma realmente las decisiones?

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Continuamos con nuestra serie de posts en la qual exploramos las ideas clave del libro “Pensar rápido, pensar despacio” de Daniel Kahneman. Hoy hablaremos de uno de los descubrimientos más fascinantes de la psicología conductual: la existencia de dos versiones de nosotros mismos. Una que vive los momentos, y otra que los recuerda.


O, como lo plantea Kahneman, el yo que experimenta y el yo que recuerda. Dos yos que comparten cuerpo, pero no siempre cuentan la misma historia.

Dos yos, una sola vida

Imagina que vas de vacaciones. Durante una semana disfrutas de la playa, de la comida y del descanso. Pero el último día, justo antes de volver a casa, pierdes el móvil y discutes con tu pareja. Cuando te pregunten cómo fueron las vacaciones, ¿qué dirás?

Probablemente no hablarás de los siete días agradables, sino de “lo mal que acabaron”. No lo dirá tu yo que vivió la experiencia, sino tu yo que recuerda. Ese yo, nos explica Kahneman, no es el mismo que vivió el viaje.

  • El yo que experimenta vive en el presente. Siente placer, dolor, aburrimiento o entusiasmo segundo a segundo. Pero desaparece con el paso del tiempo: lo que vivió no queda grabado tal cual.
  • El yo que recuerda, en cambio, es el narrador de nuestra historia. Es quien selecciona, edita y archiva los momentos que formarán “nuestra vida”. Es el que escribe el relato que luego llamamos “mis vacaciones”, “mi relación” o “mi trabajo”.

El problema es que este narrador no es fiel a los hechos. Tiene sus propias reglas.

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Reseña del libro «Pensar rápido, pensar despacio»

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Introducción

Pensar rápido, pensar despacio es un libro publicado en 2011 por el psicólogo Daniel Kahneman (Tel Aviv, 1934 – Nunningen, 2024), profesor emérito en la Universidad de Princeton y galardonado con el Premio Nobel de Economía en 2002, junto a Vernon Smith. Su mayor aportación, desarrollada junto con Amos Tversky, fue la Teoría de las perspectivas, que muestra cómo los individuos toman decisiones en contextos de incertidumbre alejándose de los principios de la probabilidad, recurriendo a atajos mentales o heurísticos.

En esta obra, Kahneman sintetiza décadas de investigación sobre cómo pensamos y decidimos, presentando de manera accesible la existencia de dos modos de pensamiento: el Sistema 1, rápido, automático e intuitivo; y el Sistema 2, lento, deliberado y analítico. La peculiaridad es que la mayor parte de las veces no somos conscientes de cuál de ellos domina nuestras decisiones.

El libro se organiza en tres grandes bloques: en el primero se explica el funcionamiento de los dos sistemas de pensamiento; en el segundo se analizan los sesgos y heurísticos que nos llevan a errores; y en el tercero se aborda cómo tomamos decisiones bajo incertidumbre, incluyendo la teoría de las perspectivas y la distinción entre el yo que experimenta y el yo que recuerda.

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Cómo hacer un post-mortem de tus predicciones

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Para concluir la serie de posts donde hemos analizado y reflexionado sobre conceptos e ideas del libro Superforecasting: The Art and Science of Prediction, en esta entrada hablaremos de la práctica del post-mortem: una herramienta que nos ayudará a mejorar nuestras futuras predicciones a partir de hacer las “autopsias” de nuestras predicciones pasadas.

Cuando lanzamos una predicción sobre el futuro, el tiempo se convierte en juez.
La fecha llega, el evento ocurre (o no) y ya no hay incertidumbre. Entonces aparece un momento crítico que a menudo pasamos por alto: el análisis post-mortem.

Un post-mortem es la autopsia de una predicción ya caducada. No se trata solo de comprobar si “acertamos” o “fallamos”, sino de contrastar nuestra estimación con el resultado real y, sobre todo, de sacar conclusiones que nos hagan mejores pronosticadores.

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Los 10 mandamientos del superpronosticador (y el 11.º)

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En la serie que venimos publicando sobre cómo pensar mejor el futuro —desde mirar el mundo “como una libélula” hasta usar estimaciones de Fermi y evaluar nuestras predicciones con el Brier score— hoy damos un paso práctico.

En un anexo de Superforecasting: The Art and Science of Prediction Philip Tetlock y Dan Gardner sintetizan décadas de evidencia en diez hábitos que, entrenados con intención, mejoran la precisión de las predicciones. A continuación los adaptamos a nuestro día a día, con ejemplos, micro-rutinas y una plantilla para que los pongas en marcha ya.

1) Triaje: elige bien tus batallas

Idea: Enfoca el esfuerzo donde rinde: evita lo trivial (reglas simples bastan) y lo casi inescrutable (ni modelos complejos ayudan). Busca la “zona Ricitos de Oro”: dificultad media, datos suficientes y decisiones reales en juego.

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¿Cómo saber si tus predicciones son buenas?

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Esta entrada, como las anteriores, parte de una idea clave del libro Superforecasting: The Art and Science of Prediction de Philip Tetlock y Dan Gardner. Allí se insiste en que hacer predicciones no es solo cuestión de acertar o fallar, sino de aprender a evaluar la calidad de nuestros juicios para mejorarlos con el tiempo.

Y para mejorar, primero hay que medir.
¿Medir qué exactamente?
👉 La calidad de tus predicciones.

En este post te presento tres conceptos clave para evaluar predicciones, especialmente si te interesa convertirte en un autèntico superforecaster:

  • Calibración
  • Resolución
  • Métricas cuantitativas como el Brier Score o el MAPE
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