1
00:00:00,714 --> 00:00:03,810
Retrocedamos a 2003,

2
00:00:03,834 --> 00:00:06,603
el gobierno del Reino Unido 
llevó a cabo una encuesta.

3
00:00:07,494 --> 00:00:10,643
Y fue una encuesta que 
medía los niveles de aritmética

4
00:00:10,667 --> 00:00:11,904
en la población.

5
00:00:11,928 --> 00:00:13,571
Y se sorprendieron al descubrir

6
00:00:13,595 --> 00:00:16,959
que por cada 100 adultos 
en edad laboral en el país,

7
00:00:16,983 --> 00:00:20,484
47 carecían del nivel 1 de aritmética.

8
00:00:20,892 --> 00:00:25,004
El nivel 1 de aritmética es
la puntuación más baja del puntaje GCSE.

9
00:00:25,410 --> 00:00:28,658
Es la capacidad de tratar 
con fracciones, porcentajes y decimales.

10
00:00:28,682 --> 00:00:33,310
Esta cifra generó una gran cantidad 
de apretones de manos en Whitehall.

11
00:00:33,334 --> 00:00:34,962
Se cambiaron las políticas,

12
00:00:34,986 --> 00:00:36,708
se realizaron inversiones,

13
00:00:36,732 --> 00:00:39,770
y luego hizo una nueva encuesta en 2011.

14
00:00:39,794 --> 00:00:41,999
¿Pueden adivinar lo que 
le pasó a este número?

15
00:00:44,021 --> 00:00:45,465
Subió a 49.

16
00:00:45,489 --> 00:00:46,938
(Risas)

17
00:00:46,962 --> 00:00:49,411
Y de hecho, 
cuando informé esta cifra en el FT,

18
00:00:49,435 --> 00:00:51,106
uno lector bromeó y dijo:

19
00:00:51,130 --> 00:00:54,891
"Esta cifra solo es chocante para el 
51 % de la población".

20
00:00:54,915 --> 00:00:57,201
(Risas)

21
00:00:57,225 --> 00:01:00,382
Pero yo prefería, en realidad, 
la reacción de un escolar

22
00:01:00,406 --> 00:01:03,501
cuando presenté en una escuela 
esta información,

23
00:01:03,525 --> 00:01:05,056
quien levantó su mano y dijo:

24
00:01:05,080 --> 00:01:07,596
"¿Cómo sabemos que la persona 
que hizo ese número

25
00:01:07,620 --> 00:01:09,435
no es uno del 49 % también?".

26
00:01:09,459 --> 00:01:10,713
(Risas)

27
00:01:10,737 --> 00:01:14,201
Así que, claramente, 
hay un problema de aritmética,

28
00:01:14,231 --> 00:01:16,921
porque estas son habilidades 
importantes para la vida,

29
00:01:16,945 --> 00:01:20,336
y muchos de los cambios que queremos 
introducir en este siglo

30
00:01:20,366 --> 00:01:23,277
involucran que estemos cada vez 
más cómodos con los números.

31
00:01:23,301 --> 00:01:25,149
No es solo un problema inglés.

32
00:01:25,173 --> 00:01:30,103
La OCDE este año lanzó algunos datos 
sobre la aritmética en los jóvenes,

33
00:01:30,127 --> 00:01:32,907
y liderando el camino, EE. UU.,

34
00:01:32,931 --> 00:01:37,601
casi el 40 % de los jóvenes en EE. UU. 
tienen baja aritmética.

35
00:01:37,625 --> 00:01:38,922
Inglaterra está también,

36
00:01:38,946 --> 00:01:44,479
pero hay siete países de la OCDE 
con cifras superiores al 20 %.

37
00:01:44,503 --> 00:01:47,262
Esto es un problema, 
ya que no tiene por qué ser así.

38
00:01:47,286 --> 00:01:49,608
Si nos fijamos en 
el otro extremo del gráfico,

39
00:01:49,648 --> 00:01:52,278
pueden ver que Holanda y Corea 
están en un solo dígito.

40
00:01:52,302 --> 00:01:56,718
Definitivamente hay un problema 
de aritmética que queremos abordar.

41
00:01:57,510 --> 00:02:00,440
Tan útiles como son estos estudios,

42
00:02:00,464 --> 00:02:05,864
corremos el riesgo de agrupar las personas
sin querer en una de dos categorías;

43
00:02:05,888 --> 00:02:07,664
que hay dos tipos de personas:

44
00:02:07,688 --> 00:02:12,037
aquellas que se sienten cómodas con 
los números, que pueden hacerlos,

45
00:02:12,061 --> 00:02:14,297
y los que no pueden.

46
00:02:14,321 --> 00:02:16,422
Y lo que estoy tratando 
de decirle aquí hoy

47
00:02:16,446 --> 00:02:19,488
es que creo que es 
una falsa dicotomía.

48
00:02:19,512 --> 00:02:21,380
No es un emparejamiento inmutable.

49
00:02:21,404 --> 00:02:25,052
Creo que uno no tiene que tener un
nivel tremendamente alto de aritmética

50
00:02:25,076 --> 00:02:26,804
para ser inspirado por los números,

51
00:02:26,828 --> 00:02:29,937
y que debería ser el punto de partida 
para lo que sigue.

52
00:02:30,387 --> 00:02:34,698
Una de las formas en las que podemos 
empezar ese viaje, para mí,

53
00:02:34,722 --> 00:02:36,448
es mirar a la estadística.

54
00:02:36,472 --> 00:02:39,967
Soy el primero en reconocer que
la estadística tiene algo así como

55
00:02:39,991 --> 00:02:41,309
un problema de imagen.

56
00:02:41,333 --> 00:02:42,380
(Risas)

57
00:02:42,404 --> 00:02:43,936
Es la parte de las matemáticas

58
00:02:43,960 --> 00:02:47,019
que incluso a los matemáticos
no nos gusta especialmente,

59
00:02:47,043 --> 00:02:51,055
porque mientras que el resto de las 
matemáticas tratan de precisión y certeza,

60
00:02:51,079 --> 00:02:53,363
la estadística es casi lo contrario.

61
00:02:53,793 --> 00:02:58,448
Pero, en realidad, soy un converso tardío 
del mundo de la estadística.

62
00:02:58,472 --> 00:03:01,134
Si hubieran preguntado 
a mis profesores de universidad

63
00:03:01,154 --> 00:03:05,337
por dos temas en los que fuera menos 
propenso a sobresalir al acabar,

64
00:03:05,361 --> 00:03:08,128
les habrían dicho 
estadísticas y programación informática,

65
00:03:08,152 --> 00:03:11,401
y sin embargo, aquí estoy, a punto 
de mostrar gráficos estadísticos

66
00:03:11,421 --> 00:03:12,317
que programé.

67
00:03:12,745 --> 00:03:14,500
¿Qué inspiró el cambio en mí?

68
00:03:14,524 --> 00:03:18,172
¿Qué me hizo pensar que la estadística 
era en realidad una cosa interesante?

69
00:03:18,196 --> 00:03:20,762
Realmente porque las estadísticas 
son sobre nosotros.

70
00:03:20,869 --> 00:03:23,691
Si nos fijamos en la etimología 
de la palabra estadística,

71
00:03:23,721 --> 00:03:26,084
es la ciencia que trata con datos

72
00:03:26,108 --> 00:03:28,538
sobre el estado o la comunidad 
en que vivimos.

73
00:03:28,562 --> 00:03:31,916
Así que las estadísticas son 
acerca de nosotros como grupo,

74
00:03:31,940 --> 00:03:33,615
no nosotros como individuos.

75
00:03:33,639 --> 00:03:35,179
Creo que como animales sociales,

76
00:03:35,179 --> 00:03:38,711
compartimos esta fascinación sobre 
cómo somos como individuos en relación

77
00:03:38,731 --> 00:03:40,539
con nuestros grupos y compañeros.

78
00:03:40,539 --> 00:03:43,623
Y las estadísticas en esta vía 
están en su mayor potencia

79
00:03:43,647 --> 00:03:44,948
cuando nos sorprenden.

80
00:03:45,477 --> 00:03:48,684
Ha habido algunas encuestas 
realmente maravillosas recientemente

81
00:03:48,708 --> 00:03:50,422
por Ipsos MORI en los últimos años.

82
00:03:50,446 --> 00:03:53,434
Hicieron un estudio de más de 
1000 adultos en el Reino Unido,

83
00:03:53,434 --> 00:03:56,958
y dicen que, de cada 100 personas 
en Inglaterra y Gales,

84
00:03:56,982 --> 00:03:58,852
¿cuántas son musulmanes?

85
00:03:58,876 --> 00:04:01,522
Ahora la respuesta media de esta encuesta,

86
00:04:01,546 --> 00:04:04,958
que se supone que es representativa 
de la población total, fue de 24.

87
00:04:04,982 --> 00:04:08,658
Eso es lo que la gente pensaba.

88
00:04:08,682 --> 00:04:12,321
Los británicos piensan 24 de cada 100 
personas en el país son musulmanes.

89
00:04:12,345 --> 00:04:16,755
Ahora, las cifras oficiales revelan 
que el número es 5.

90
00:04:17,732 --> 00:04:21,719
Así que hay esta gran variación entre 
lo que pensamos, nuestra percepción,

91
00:04:21,743 --> 00:04:23,781
y la realidad dada por las estadísticas.

92
00:04:23,805 --> 00:04:25,349
Creo que eso es interesante.

93
00:04:25,373 --> 00:04:28,663
¿Qué podría ser posiblemente 
la causa de la percepción errónea?

94
00:04:29,212 --> 00:04:31,066
Estaba tan encantado con este estudio,

95
00:04:31,090 --> 00:04:34,570
que empecé a tomar preguntas 
en presentaciones. Me refería a ella.

96
00:04:34,594 --> 00:04:35,812
Hice una presentación

97
00:04:35,836 --> 00:04:38,146
en la Escuela St. Paul 
de niñas en Hammersmith,

98
00:04:38,170 --> 00:04:40,310
y tenía un público 
más o menos como este,

99
00:04:40,334 --> 00:04:44,202
excepto que estaba compuesto 
en su totalidad de niñas de 17 años.

100
00:04:44,226 --> 00:04:46,622
Dije: "Niñas,

101
00:04:47,598 --> 00:04:52,141
¿cuántas chicas adolescentes creen 
que el público británico piensa

102
00:04:52,165 --> 00:04:53,913
que quedan embarazadas cada año?".

103
00:04:53,937 --> 00:04:56,613
Y las chicas se exaltaron cuando dije

104
00:04:57,453 --> 00:05:01,366
que el público británico considera 
que 15 de cada 100 adolescentes

105
00:05:01,390 --> 00:05:02,953
quedaban embarazadas al año.

106
00:05:03,429 --> 00:05:05,644
Y tenían todo el derecho 
de estar enojadas,

107
00:05:05,644 --> 00:05:08,306
porque, de hecho, tendría que tener 
cerca de 200 puntos

108
00:05:08,306 --> 00:05:10,110
antes de poder colorear uno de estos,

109
00:05:10,110 --> 00:05:12,645
en términos de lo que 
las cifras oficiales nos dicen.

110
00:05:12,645 --> 00:05:16,399
Y como la aritmética, 
esto no es solo un problema inglés.

111
00:05:16,423 --> 00:05:20,927
Ipsos MORI amplió la encuesta en los 
últimos años al otro lado del mundo.

112
00:05:20,951 --> 00:05:23,901
Y así, pidieron a los saudíes,

113
00:05:23,925 --> 00:05:26,446
por cada 100 adultos en su país,

114
00:05:26,470 --> 00:05:29,343
¿cuántos de ellos tienen 
sobrepeso o son obesos?

115
00:05:30,526 --> 00:05:35,859
Y la respuesta promedio de los saudís 
fue de poco más de un cuarto.

116
00:05:36,402 --> 00:05:37,604
Eso es lo que pensaban.

117
00:05:37,628 --> 00:05:40,196
Poco más de un cuarto 
tienen sobrepeso o son obesos.

118
00:05:40,220 --> 00:05:45,001
Las cifras oficiales muestran, en 
realidad, están más cerca de tres cuartos.

119
00:05:45,025 --> 00:05:46,481
(Risas)

120
00:05:46,505 --> 00:05:48,797
De nuevo, una gran variación.

121
00:05:48,821 --> 00:05:53,267
Y amo a éste: que pidieron en Japón, 
pidieron a los japoneses,

122
00:05:53,291 --> 00:05:55,251
por cada 100 personas japonesas,

123
00:05:55,275 --> 00:05:57,876
¿cuántos viven en zonas rurales?

124
00:05:58,521 --> 00:06:03,422
El promedio fue de alrededor de 
un 50-50, poco más de la mitad.

125
00:06:03,446 --> 00:06:07,593
Pensaron que 56 de cada 100 japoneses 
vivían en zonas rurales.

126
00:06:07,617 --> 00:06:09,304
La cifra oficial es de siete.

127
00:06:10,259 --> 00:06:14,709
Así, las variaciones extraordinarias 
y sorprendente para algunos,

128
00:06:14,733 --> 00:06:17,122
pero no es extraño para 
quienes han leído la obra

129
00:06:17,146 --> 00:06:21,538
de Daniel Kahneman, por ejemplo, 
ganador del Nobel de economía.

130
00:06:21,562 --> 00:06:26,654
Él y su colega, Amos Tversky, pasaron 
años investigando esta desconexión

131
00:06:26,678 --> 00:06:29,823
entre lo que la gente 
percibe y la realidad,

132
00:06:29,847 --> 00:06:33,598
el que las personas son realmente
muy malos estadísticos intuitivos.

133
00:06:33,622 --> 00:06:35,382
Y hay muchas razones para ello.

134
00:06:35,406 --> 00:06:39,041
Las experiencias individuales, sin duda, 
pueden influir nuestra percepción,

135
00:06:39,071 --> 00:06:42,503
pero también, cosas como los 
informes de los medios de la excepción,

136
00:06:42,527 --> 00:06:44,223
en lugar de lo que es normal.

137
00:06:44,785 --> 00:06:46,981
Kahneman tenía una manera 
de referirse a eso.

138
00:06:47,005 --> 00:06:48,864
"Podemos cerrar los ojos 
a lo evidente"

139
00:06:48,864 --> 00:06:50,296
--tener un número equivocado--

140
00:06:50,296 --> 00:06:53,098
"pero podemos estar ciegos 
a nuestra ceguera al respecto".

141
00:06:53,122 --> 00:06:56,388
Y esto tiene enormes repercusiones 
para la toma de decisiones.

142
00:06:56,412 --> 00:06:59,264
En la oficina de estadísticas, 
mientras esto pasaba,

143
00:06:59,288 --> 00:07:01,200
me pareció que era muy interesante.

144
00:07:01,224 --> 00:07:03,234
Dije que claramente es un problema global,

145
00:07:03,258 --> 00:07:05,693
pero tal vez la geografía 
es la cuestión aquí.

146
00:07:05,717 --> 00:07:09,626
Todas estas preguntas eran de, 
¿qué tan bien conoce su país?

147
00:07:09,650 --> 00:07:13,643
Así que en este caso, ¿qué tan bien 
conoces 64 millones de personas?

148
00:07:13,667 --> 00:07:16,399
Resulta que no muy bien. 
No puedo hacer eso.

149
00:07:16,423 --> 00:07:17,747
Así que tuve una idea,

150
00:07:17,771 --> 00:07:20,894
que consistía en pensar 
en este mismo tipo de enfoque

151
00:07:20,918 --> 00:07:23,023
pero pensar en ello 
en un sentido muy local.

152
00:07:23,047 --> 00:07:24,238
¿Es esto local?

153
00:07:24,262 --> 00:07:26,203
Si reformulamos las preguntas y decir,

154
00:07:26,227 --> 00:07:28,349
¿qué tan bien conoce su área local,

155
00:07:28,373 --> 00:07:30,476
serían sus respuestas más precisas?

156
00:07:31,817 --> 00:07:33,579
Así que ideé un cuestionario:

157
00:07:33,603 --> 00:07:35,462
¿Qué tan bien conoce su área?

158
00:07:36,454 --> 00:07:38,343
Es una sencilla aplicación Web.

159
00:07:38,367 --> 00:07:39,424
Ponen un código postal

160
00:07:39,434 --> 00:07:42,501
y luego le hará preguntas sobre 
la base de los datos del censo

161
00:07:42,501 --> 00:07:43,844
de su área local.

162
00:07:44,305 --> 00:07:46,428
Y yo era muy consciente 
en este diseño.

163
00:07:46,452 --> 00:07:50,465
Quería hacerla abierta al mayor 
número posible de personas,

164
00:07:50,465 --> 00:07:53,413
No solo el 49 % que 
se puede obtener los números.

165
00:07:53,437 --> 00:07:55,192
Quería que todos se unieran.

166
00:07:55,216 --> 00:07:57,041
Así, para el diseño del cuestionario,

167
00:07:57,041 --> 00:08:00,380
me inspiré en los isotipos

168
00:08:00,404 --> 00:08:03,006
de Otto Neurath a partir 
de los años 1920 y 30.

169
00:08:03,030 --> 00:08:07,378
Estos son métodos 
para representar los números

170
00:08:07,402 --> 00:08:09,175
mediante repetición de iconos.

171
00:08:09,640 --> 00:08:12,805
Y los números están ahí, 
pero se sientan en el fondo.

172
00:08:12,829 --> 00:08:15,552
Así que es una gran manera 
de representar cantidades

173
00:08:15,576 --> 00:08:18,354
sin recurrir al uso de 
términos como "porcentaje"

174
00:08:18,374 --> 00:08:19,814
"fracciones" y "relaciones".

175
00:08:19,838 --> 00:08:21,540
Aquí está la prueba.

176
00:08:22,310 --> 00:08:23,957
El diseño de la prueba es,

177
00:08:23,981 --> 00:08:26,780
deben repetir los iconos 
en la parte izquierda de allí,

178
00:08:26,804 --> 00:08:29,997
y un mapa que muestra el área en 
la que a uno le están preguntando

179
00:08:30,027 --> 00:08:31,138
al lado derecho.

180
00:08:31,162 --> 00:08:32,443
Hay siete preguntas.

181
00:08:32,467 --> 00:08:36,360
En cada pregunta, hay una posible 
respuesta entre 0 y 100,

182
00:08:36,384 --> 00:08:37,732
y, al final de la prueba,

183
00:08:37,756 --> 00:08:40,975
se obtiene una puntuación 
total entre 0 y 100.

184
00:08:40,999 --> 00:08:43,082
Y como este es TEDxExeter,

185
00:08:43,107 --> 00:08:45,432
creí que sería bueno ver 
rápidamente la prueba

186
00:08:45,456 --> 00:08:47,765
de las primeras preguntas de Exeter.

187
00:08:47,789 --> 00:08:49,194
La primera pregunta es:

188
00:08:49,218 --> 00:08:52,210
Por cada 100 personas, 
¿cuántos son menores de 16 años?

189
00:08:52,784 --> 00:08:56,384
Ahora, no conozco Exeter muy bien, 
así que tenía una pista sobre esto,

190
00:08:56,408 --> 00:08:58,969
pero te da una idea de 
cómo funciona esta prueba.

191
00:08:58,993 --> 00:09:02,699
Arrastren el cursor 
para resaltar sus iconos,

192
00:09:02,723 --> 00:09:04,958
y luego hagan clic 
en "Enviar" para contestar,

193
00:09:04,982 --> 00:09:08,645
y animemos la diferencia 
entre la respuesta y la realidad.

194
00:09:08,669 --> 00:09:12,744
Y resulta que hice una 
conjetura bastante terrible: cinco.

195
00:09:13,149 --> 00:09:14,573
¿Qué hay de la siguiente?

196
00:09:14,597 --> 00:09:16,753
Esta pregunta por la edad media,

197
00:09:16,777 --> 00:09:19,222
la edad en la que la 
mitad de la población es menor

198
00:09:19,246 --> 00:09:20,920
y la mitad mayor.

199
00:09:20,944 --> 00:09:24,294
Y pensé 35 
--que a mí me suena edad mediana--.

200
00:09:24,318 --> 00:09:25,761
(Risas)

201
00:09:28,206 --> 00:09:30,372
En realidad, Exeter, 
es increíblemente joven,

202
00:09:30,382 --> 00:09:34,874
y yo había subestimado el impacto 
de la universidad en esta área.

203
00:09:34,898 --> 00:09:36,929
Las preguntas se dificultan al avanzar.

204
00:09:36,953 --> 00:09:39,336
Esta ahora pregunta por 
la propiedad de vivienda:

205
00:09:39,955 --> 00:09:43,654
Por cada 100 hogares, ¿cuántos son 
de propiedad con una hipoteca o préstamo?

206
00:09:43,678 --> 00:09:44,958
Y fui sobre seguro aquí,

207
00:09:44,982 --> 00:09:48,080
porque no quería estar equivocado 
en más de 50 en la respuesta.

208
00:09:48,104 --> 00:09:50,124
(Risas)

209
00:09:50,148 --> 00:09:52,674
Y, de hecho, se hacen 
más difíciles estas preguntas,

210
00:09:52,694 --> 00:09:55,497
porque cuando estás en un área, 
en una comunidad,

211
00:09:55,521 --> 00:10:00,771
de cosas como la edad hay pistas 
si la población es joven o vieja.

212
00:10:00,795 --> 00:10:03,140
Con solo mirar por la zona, se puede ver.

213
00:10:03,164 --> 00:10:06,555
Algo como la propiedad de vivienda 
es mucho más difícil de ver,

214
00:10:06,579 --> 00:10:09,187
por lo que volvemos 
a nuestros heurísticos,

215
00:10:09,211 --> 00:10:13,662
nuestros prejuicios sobre cuántos 
creemos que son dueños de sus hogares.

216
00:10:13,686 --> 00:10:17,336
Ahora, la verdad es que, 
cuando publicamos este cuestionario,

217
00:10:17,360 --> 00:10:20,896
los datos del censo en que se basa 
ya eran de un par de años atrás.

218
00:10:20,920 --> 00:10:24,489
Hemos tenido aplicaciones en línea que 
permiten poner en un código postal

219
00:10:24,513 --> 00:10:26,607
y obtener estadísticas anteriores de años.

220
00:10:26,631 --> 00:10:27,820
En algunos sentidos,

221
00:10:27,844 --> 00:10:31,393
todo esto era un poco viejo 
y no necesariamente nueva.

222
00:10:31,417 --> 00:10:35,056
Pero yo estaba interesado en ver 
qué reacción se consigue

223
00:10:35,080 --> 00:10:37,797
volviendo juego los datos 
en la forma que los tenemos,

224
00:10:37,821 --> 00:10:39,228
mediante el uso de animación

225
00:10:39,252 --> 00:10:43,000
y el hecho de que las personas 
tienen sus propias ideas preconcebidas.

226
00:10:43,508 --> 00:10:47,091
Resulta que, la reacción fue, um...

227
00:10:48,328 --> 00:10:50,256
fue más de lo que podía haber esperado.

228
00:10:50,280 --> 00:10:53,661
Era una ambición de larga data mía 
bajar una página web estadística

229
00:10:53,685 --> 00:10:55,093
por la demanda del público.

230
00:10:55,117 --> 00:10:56,917
(Risas)

231
00:10:56,941 --> 00:11:00,279
Esta URL contiene las palabras 
"estadísticas", "gov" y "Reino Unido"

232
00:11:00,309 --> 00:11:03,671
3 de las palabras menos favoritas 
de la gente en una dirección URL.

233
00:11:03,695 --> 00:11:07,680
Y lo sorprendente de esto fue 
que el sitio web descendió

234
00:11:07,704 --> 00:11:09,797
al cuarto para las 10 de la noche,

235
00:11:09,821 --> 00:11:13,032
porque la gente estaba realmente 
interactuando con estos datos

236
00:11:13,056 --> 00:11:14,595
por su propia voluntad,

237
00:11:14,619 --> 00:11:16,654
usando su propio tiempo personal.

238
00:11:16,678 --> 00:11:19,165
Yo estaba muy interesado en ver

239
00:11:19,189 --> 00:11:22,902
que lográramos algo así como 
un cuarto de millón de personas

240
00:11:22,926 --> 00:11:26,198
jugando con el cuestionario 
en el plazo de 48 horas de lanzada.

241
00:11:26,222 --> 00:11:30,149
Y se desencadenó una enorme discusión 
en línea, en las redes sociales,

242
00:11:30,173 --> 00:11:32,210
que fue dominada en gran parte

243
00:11:32,234 --> 00:11:36,227
por personas que se divierten 
con sus conceptos erróneos,

244
00:11:36,251 --> 00:11:39,310
que es algo que no podía 
haber esperado mejor,

245
00:11:39,334 --> 00:11:40,494
en ciertos sentidos.

246
00:11:40,518 --> 00:11:43,744
También me gustó que la gente comenzó 
a enviársela a los políticos.

247
00:11:43,768 --> 00:11:46,357
¿Qué tan bien conoce 
el área que dicen representar?

248
00:11:46,381 --> 00:11:47,543
(Risas)

249
00:11:47,567 --> 00:11:49,127
A continuación para terminar,

250
00:11:49,992 --> 00:11:52,322
remontándonos a las dos 
clases de personas,

251
00:11:52,346 --> 00:11:54,603
pensé que sería muy interesante ver

252
00:11:54,627 --> 00:11:57,442
cómo las personas buenas 
con los números hacían la prueba.

253
00:11:57,466 --> 00:12:00,482
Del estadístico nacional de 
Inglaterra y Gales, John Pullinger,

254
00:12:00,506 --> 00:12:02,579
se podía esperar 
que fuera bastante bueno.

255
00:12:03,524 --> 00:12:05,973
Obtuvo 44 en su propia área.

256
00:12:05,997 --> 00:12:08,465
(Risas)

257
00:12:08,489 --> 00:12:13,438
Jeremy Paxman --ciertamente, 
después de una copa de vino-- 36.

258
00:12:14,051 --> 00:12:15,512
Peor aún.

259
00:12:15,536 --> 00:12:18,737
Simplemente muestra que los números 
nos pueden inspirar.

260
00:12:18,761 --> 00:12:20,021
Nos pueden sorprender.

261
00:12:20,045 --> 00:12:22,084
Muy a menudo, hablamos de la estadística

262
00:12:22,108 --> 00:12:24,070
como de la ciencia de la incertidumbre.

263
00:12:24,094 --> 00:12:25,876
Me pensamiento de despedida para hoy:

264
00:12:25,900 --> 00:12:28,935
En realidad, la estadística 
es la ciencia de nosotros.

265
00:12:28,959 --> 00:12:31,747
Y por eso que deberíamos 
estar fascinados con los números.

266
00:12:31,771 --> 00:12:32,961
Muchas gracias.

267
00:12:32,985 --> 00:12:36,762
(Aplausos)