En la carrera hay muchas asignaturas que generaron en mi una frustración inconmesurable por su aparente futilidad. Estoy seguro que más de un estudiante de ingeniería de ESIDE se ha preguntado varias veces “¿Por qué tengo que estudiar esta asignatura si no tiene nada que ver con la informática?”. Muchos profesores nos aseguraban que ya nos resultarían útiles en el futuro y, en esa edad rebelde, pues no nos lo creíamos. Sin embargo, hay varias ocasiones en las que he tenido que admitir que algunas de esas asignaturas si me han venido bien.
Por ejemplo, en nuestro programa de doctorado hace falta un entrenamiento matemático no trivial, y las asignaturas de Álgebra y Matemática Discreta me proporcionaron esa base (aunque la hubiese olvidado casi por completo cuando llegué a EEUU). Cuando escribí mi libro tuve que escribir una propuesta de libro al editor, en la que me pedían realizar un análisis del mercado y de mi posible competencia. Reaparecieron, pues, en mi cabecita términos como “segmentación del mercado”, “grado de penetración del producto”, etc. y de repente las asignaturas de empresa que antaño me parecieron un tostón ahora resultaron estar plenamente justificadas.
Sin embargo, siempre me ha quedado una espina clavada: las míticas asignaturas de Estadistica I y Estadistica II en ESIDE. Dejando aparte el mal sabor de boca que me dejaron (Estadistica II es la única asignatura que suspendí en la carrera), nunca nunca les había encontrado un propósito práctico. Incluso cuando empecé a interesarme por los fundamentos teóricos de la informática, la estadística no pintaba nada. Era todo matemática discreta y, ocasionalmente, álgebra y análisis matemático.
Pues bien, hace poco por fin he tenido que usar la estadística de manera práctica y totalmente justificada. Actualmente estoy trabajando en un artículo que presenta unos resultados basados en simulaciones de planificación de recursos. He llegado a un punto en el que estoy produciendo una cantidad desorbitada de información, del tipo que ni se puede resumir fácilmente en una tabla ni se puede decir “Bueno, pues la media de todo esto es 5.6 y ya está!”. Y cuanto tienes mucha información y quieres (1) resumirla de tal manera que no se rían de ti cuando presentas los resultados en la conferencia y (2) te permita identificar patrones y comportamientos en la distribución de tus datos, pues la estadística es una herramienta indispensable. Esto no significa que me esté pasando el día haciendo cálculos con papel y lapiz y consultando tablas de distribuciones estadísticas (como hacíamos en esas asignaturas). Me lo estoy pasando como un enano trasteando con R, un paquete libre de estadística que incluye un lenguaje de programación propio y todos los paquetes extra que te puedas imaginar (vamos, es algo así como el LaTeX del análisis estadístico :-P), y mi ultimo vicio son las regresiones no-paramétricas. Antes de utilizar R y aplicar métodos estadísticos a mis datos, la información producida por mis experimentos no tenía ni pies ni cabeza. Y ahora, gracias a la estadística, lo veo todo claro. Quién me lo iba a decir…
P.D.- Para los que no seais de ESIDE, el título hace referencia a cierto profesor de ESIDE. La próxima vez que pregunte a ver si alguien le mecaniza la estadistica, le decís que el proyecto R ya lo ha hecho :-P
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