Bradley Efron, en una fotografía reciente.
Premio a la estadística que predice cuándo te vas a morir
Para calcular la mortalidad de una enfermedad eran necesarias herramientas estadísticas. David Cox y Bradley Efron fueron los que las proporcionaron.
24 enero, 2017 16:20Noticias relacionadas
Este año, el premio Fronteras del Conocimiento en Ciencias Básicas que otorga la Fundación BBVA no ha premiado a un científico icónico en un área concreta, como hizo el año pasado con Stephen Hawking, sino a dos investigadores cuyo trabajo ha impregnado al resto de ramas de la ciencia. En resumen, la contribución que los estadísticos David Cox y Bradley Efron han hecho del análisis de datos una moneda de cambio en la ciencia moderna. Sin sus métodos sería imposible decir si una predicción es exacta o más bien exagerada.
"Lo que hacemos los estadísticos es tratar de ver, a través del ruido, qué hay debajo", ha dicho esta mañana Efron, que pese a sus 78 años sigue investigando en la universidad californiana de Stanford. Lo mismo ocurre con Cox, sigue en activo a sus 92 años.
El estadístico británico David Cox.
El estadístico británico es autor de lo que hoy se llama "regresión de Cox", una herramienta para establecer el intervalo temporal entre dos eventos de interés. O en otras palabras, gracias a Cox podemos calcular el número de personas afectadas por una enfermedad que habrá en el futuro. Los científicos han podido comenzar en serio a evaluar tasas de mortalidad y factores de riesgo para, por ejemplo, los fumadores frente al cáncer de pulmón.
Lo que Efron hizo fue mejorar esta herramienta con dos métodos, denominados jacknife y bootstrap, fundamentales para determinar el margen de error de una predicción. ¿De dónde salieron estos nombres? Esta mañana Efron ha confesado que bootstrap estaba directamente extraído de las aventuras de El Barón Münchausen.
Ayer mismo, investigadores en cáncer, epidemiología, psicología, sociología o producción industrial ponían en práctica los descubrimientos que estos dos científicos han realizado. Hoy en cambio, la principal aplicación está en el Big Data, aunque como Cox resumía "el Big Data lleva por ahí dando vueltas desde que comencé a trabajar".
