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Qué es el “rolling average”, el nuevo indicador estadístico que usa el Gobierno nacional

Una semana atrás, el viernes 17 de julio, el Ministerio de Salud de la Nación registró 4.518 nuevos enfermos de covid-19. La cifra era en ese momento la más alta de infectados en un día. Pero, además, el número representaba un ascenso de 894 casos en relación a los (3.624) reportados en el día anterior. Ese salto diario también era récord. El sábado 18 de julio, los nuevos casos fueron 3.305: el escalón, en este caso descendente (-1.213 casos), también fue récord. Siempre comparando un día con el inmediato anterior: el domingo hubo otro sacudón hacia arriba, el lunes un descenso y el martes 21 de julio se produjo el hasta ahora mayor salto de un día para el otro en el total de nuevos casos: 1.407. Este «serrucho» —con una clara orientación ascendente— hizo que el Gobierno nacional comenzara a informar, en sus videoreportes matutinos, el promedio de nuevos casos por día para los últimos siete días, lo que los expertos en números conocen como promedio móvil (o «rolling average»).

Prestar atención a esta variable más que al número de nuevos casos diarios, dijeron los matemáticos consultados por Clarín, es una medida apropiada.Newsletters ClarínCoronavirus en la Argentina

En la mañana de este jueves, Carla Vizzotti, secretaria de Acceso a la Salud de la Nación, y Alejandro Costa, subsecretario de Estrategias Sanitarias, informaban que si bien el número de nuevos casos de covid-19 en el país eran ese día 5.782, el promedio de nuevos casos para las últimas siete jornadas era de 4.392. Este viernes, señalaron que los nuevos enfermos eran 6.127, pero que el promedio diario de la última semana era bastante más bajo: 4.749.

Explica Rodrigo Castro, profesor en la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA, investigador del Conicet y director del Laboratorio de Simulación de Eventos Discretos, que el rolling average se usa habitualmente para eliminar «ruidos» propios de alguna estacionalidad, que podrá ser semanal, mensual, anual, dependiendo lo que se esté midiendo. «En el caso de la covid-19 —indica Castro—, esa estacionalidad pueden ser demoras en el registro de datos durante los fines de semana, lo que hace que se acumulen cargas hacia el principio de la semana siguiente. Entonces, con una ventana móvil de siete días se va calculando el promedio en esa ventana y eso debería suavizar los saltos ‘artificiales’ en la variable que se esté midiendo».

Los promedios móviles, alerta el experto, presentan el riesgo de que si en esos siete días hubo un «verdadero» cambio abrupto, podría quedar suavizado en el registro de los datos, lo que no sería deseable.

En el mismo sentido que Castro, Pablo Groisman, matemático e investigador de la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA y del Conicet, explicó que para casos como el de la actual pandemia de covid-19, si se promedian seis o siete días, los efectos que «ensucian» la curva con cosas que no representan lo que se quiere ver, se compensan. «Y lo que quedará será una curva suave que permita ver el fenómeno que interesa«, explicó.Mirá también

Guillermo Durán, director del Instituto de Cálculo de la UBA y asesor del Gobierno de la provincia de Buenos Aires en relación a la pandemia, coincidió con sus colegas en relación a la utilidad de los promedios móviles. Y agregó, ya en relación a los datos observados, que el panorama no es muy tranquilizador. «Ni la Ciudad de Buenos Aires ni el Conurbano están bien, claramente», opinó. Y agregó que cree que la situación es compleja, y no muy distinta de lo que la gente de números viene diciendo que podría pasar si no se intensificaba el rastreo de los vínculos de los enfermos y se reducía la movilidad.

Por su parte, Jorge Aliaga, doctor en Física y exdecano de la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA, quien aplica desde hace tiempo promedios móviles a la información estadística de la pandemia, alerta que el rolling average nacional puede esconder las particularidades de cada región.

Fuente: clarin.com

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