Para entender bien el concepto de error en estadística, podemos recurrir a una metáfora. Imaginemos que estamos recluidos en una habitación y, durante toda nuestra existencia, solo hemos podido ver la calle a través de una ventana con una cortina que difumina los objetos. Nos han contado que hay algo que se llama «coche» y hemos ido recogiendo datos sobre cómo los vemos nosotros. Con esos datos hacemos un dibujo de lo que creemos que es un coche y nos sale algo un poco diferente de un coche real ¿Diríamos en este caso que nos hemos...

El 14% de los adultos estadounidenses no saben leer. El 21% de los adultos leen por debajo del nivel de 5º de primaria. El 19% de los graduados de secundaria no saben leer. El 43% de los adultos con bajo nivel de alfabetización viven en la pobreza. El 50% de los adultos con bajo nivel de alfabetización no tienen trabajo. El 85% de los delincuentes juveniles tienen bajo nivel de alfabetización. 3/4 de los presos de las cárceles estatales no terminaron la secundaria. 2/3 de los estudiantes que no saben leer correctamente al final del 4º curso aca

Los modelos ocultos de Márkov son especialmente aplicados a reconocimiento de formas temporales, como reconocimiento del habla, de escritura manual, de gestos, etiquetado gramatical o en bioinformática. En el reconocimiento de voz se emplea para modelar una frase completa, una palabra, un fonema o trifonema en el modelo acústico. Por ejemplo la palabra "gato" puede estar formada por dos HMM para los dos trifonemas que la componen /gat/ y /ato/

En la página de TubeStats se recopilan unas curiosas estadísticas sobre YouTube a partir de muestras recientes que permiten entender muchas cosas sobre el servicio tanto a largo plazo como a corto plazo, y que no se suelen ver cuando se hablan de sus grandes números. Para estos cálculos parece que se examina una muestra de decenas de miles de vídeos en fechas determinadas y se extraen sus datos: números de visualizaciones, suscriptores de los canales, «me gusta», comentarios, antigüedad… A partir de ahí se extrapola.

En 1935 la Gran Depresión aún estaba muy presente en Estados Unidos. Como tantas otras familias, la de Elizabeth atravesaba serias dificultades económicas en el momento en el que ella se preparaba para ingresar en la universidad. La de Berkeley tenía unas tasas de matrícula bajas y estaba junto a su casa, así que Elizabeth se inscribió en el programa de astronomía de este centro de enseñanza superior. Y los estudios se convirtieron en su principal prioridad.

GIF animado de Eurostat. Fertilidad por países 2001-2019.