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♪ (música) ♪
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[Narrador] ¿Cuál es la diferencia
entre la econometría
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y la ciencia de datos?
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[Josh] Yo diría
que la diferencia principal
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es el enfoque que se le da
al problema de la predicción.
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La ciencia de datos a menudo se interesa
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en enfoques de ajuste
de curva para predecir.
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De modo que cualquier modelo
que se ajuste bien a los datos
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será predictivo.
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Si hay experiencias pasadas,
podríamos usarlas
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para hacer
extrapolaciones hacia el futuro.
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Gran parte del objetivo
de la ciencia de datos está ligado
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a los problemas
de la mercadotecnia de alguien.
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Se trata de descifrar
quién va a comprar algo
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quién va hacer algo.
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Desde mi punto de vista, la econometría
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trata con problemas
de naturaleza más complicada.
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Los econometristas están más interesados
en las relaciones causales.
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En otras palabras, si nosotros
manipulamos alguna cosa,
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digamos que el seguro médico
o la política monetaria,
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¿qué va a pasar en respuesta a ese cambio?
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No damos por sentado que el pasado sea
una buena referencia
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porque entendemos que la variación
y la variable están asociadas
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a muchas variables
de confusión potencial,
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diríamos que otras cosas están cambiando
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y que, además,
probablemente afectan el resultado.
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La sencilla relación en estudio
con frecuencia es falsa
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porque hay factores
que no están bien controlados.
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También tenemos en cuenta que hay
un diseño de investigación
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que involucra más que un ajuste de curva.
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De hecho, en economía,
nos interesa poco el ajuste de curva.
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Pienso que nos interesa saber,
por ejemplo, si es importante o no
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estudiar en una universidad privada
y costosa, ¿eso cambiaría
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el curso de sus vidas
en forma de mayores ingresos?
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Esta no es una pregunta
de ajuste de curva,
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es una pregunta causal.
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♪ (música) ♪
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[Narrador] ¿Estás listo
para dominar la econometría?
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en una travesía educacional
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con Josh Angrist, alias Maestro Joshway.
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