Revelando el poder del sesgo y el muestreo: lecciones del enfoque de Abraham Wald para salvar vidas y vender seguros

Abraham Wald fue un matemático brillante que utilizó sus habilidades para resolver problemas complejos durante la Segunda Guerra Mundial. Uno de los problemas más importantes que abordó estaba relacionado con la minimización de las pérdidas de bombarderos por fuego enemigo. Su enfoque fue único e involucró el análisis de la distribución del daño a las aeronaves que regresaban después de las misiones de vuelo.

Wald se dio cuenta de que los militares estaban cometiendo un error al enfocarse en las áreas de los aviones que habían sido alcanzadas por balas y metralla. Señaló que los militares solo miraban los aviones que habían regresado a la base, y no los aviones que habían sido derribados. A los aviones que habían sido derribados les faltaban datos críticos que podrían proporcionar información valiosa sobre cómo mejorar lastasas de supervivencia de los bombarderos.

Wald sugirió que los militares deberían analizar las áreas de los aviones que no habían sido alcanzadas por balas ymetralla. Razonó que las áreas que no habían sido atacadas eran probablemente las áreas más vulnerables al fuego enemigo. Al concentrarse en estas áreas, los militares podrían mejorar las tasas de supervivencia de los aviones y reducirlas pérdidas de los bombarderos.

Este enfoque es un excelente ejemplo del uso de la inferencia estadística para resolver problemas complejos. Wald usó sus habilidades matemáticas para examinar la distribución del daño a los avionesque regresaban de las misiones y usó estos datos para proporcionar información valiosa sobre cómo minimizar las pérdidas de los bombarderos.

De igual manera, el uso de información de la cantidad de pólizas aseguradas sobre el número total de cotizaciones realizadas puede ayudar a las empresas a evitar sesgos y tomar decisiones más informadas.

Por ejemplo, supongamos que una empresa quiere determinar el porcentaje de sus clientes que están satisfechos con su servicio. Si solo encuestan a clientes que han realizado una compra de un tipo de pólizaen la que la aseguradora tiene mucho éxito en ventas, pueden obtener una muestra sesgada porque los que no compraron pueden estar insatisfechos y no ser considerados. Al observar la cantidad total de cotizaciones realizadas, la empresa puede obtener una representación más precisa de su base de clientes ytomar mejores decisiones en función de los datos.

En conclusión, el enfoque de Abraham Wald para resolver el problema de las pérdidas de bombarderos y el uso de información dela cantidad de pólizas aseguradas sobre el número total de cotizaciones realizadas son ejemplos de la importancia de comprender el sesgo y el muestreo en el análisis de datos. Al mirar más allá de los datos superficiales, podemos obtener información valiosa que puede ayudarnos a tomar mejores decisiones y lograr mejores resultados.

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