Capítulo 7 Estadística, la ciencia del error
Figura 7.1: Photo by Torsten Dederichs on Unsplash
No debes olvidar que un monstruo es solo una variación, y que para un monstruo la norma es monstruosa.—John Steinbeck (1902-1968).
¿Recuerdas que en la escuela primaria tu maestro(a) te ponía a llenar planas de números, sumas, divisiones, o cualquier otra cosa que te mantuviera ocupado? Eso con el fin de tener tiempo para reunirse con otros maestros a hacer…, sepa Dios qué cosas. Esa estrategia ha existido desde que Karl Friedrich Gauss13 era niño. Cuentan que cuando éste tenía 9 años su maestro le pidió a la clase que sumaran los números del 1 al 100. Eso debería de ser suficiente para mantener ocupados a Karl y a sus compañeros, pero Karl no era un niño normal, más bien era uno muy, muy observador. Éste se percató que sumando el primer número natural \(1\) con el último número natural de la serie, el \(100\), se obtenía \(101\); el mismo resultado se lograba si sumaba el segundo número, \(2\), con el penúltimo, \(99\). Ya te habrás imaginado que pasa si sumas los números restantes empleando el método de Gauss. O sea, apareando los números ascendente y descendente que siguen en la cuenta: \(3+98=101\), \(4+97=101\), y así sucesivamente. En resumen, es claro que al final hay \(50\) resultados, todos de \(101\); por lo tanto, la solución se reduce a una multiplicación de \(50\times101\). La moraleja de esta historia es que el instrumento más poderoso de investigación que tenemos los humanos son las matemáticas. Hay personas excepcionales que cuentan con ese poder de abstracción matemático y que saben dónde buscar. Éstas buscan patrones en la naturaleza y formulan ecuaciones para describir las relaciones entre esos fenómenos naturales; tal es el caso del error estándar. En los siguientes capítulos vas a aprender qué vieron los investigadores en lo que llamaron distribución normal y cómo se utiliza el famoso error estándar para predecir eventos. Eso se llama estadística inferencial y posiblemente sea la parte menos comprensible para cualquier estudiante o investigador de mercados.
Gauss es uno de los hombres más prominentes en estadística; la distribución normal, o de campana también es conocida como campana de Gauss en su honor.↩