Fronteras del Conocimiento para los padres de la estadística moderna

La Fundación BBVA ha concedido su premio Fronteras del Conocimiento en la categoría de Ciencias Básicas a los matemáticos David Cox y Bradley Efron por desarrollar métodos estadísticos «pioneros y enormemente influyentes» que han sido posteriormente utilizados en áreas tan variadas como la medicina, la astrofísica, la genómica o la física de partículas. «Los métodos de Cox y Efron se usan diariamente en la práctica de la ciencia estadística y han tenido un gran impacto en todas las ciencias que dependen del análisis de datos», señaló el jurado, presidido por el premio Nobel de Física alemán Theodor W. Hänsch. Otro de sus miembros, el matemático Trevor Hastie, afirmó que Cox y Efron «son los estadísticos vivos más influyentes».

Los dos profesores han desarrollado herramientas propias en una trayectoria larguísima en el mundo de la ciencia. El británico David Cox (1924) trabaja en la Universidad de Oxford y su principal aportación fue bautizada con su propio nombre. La 'regresión de Cox', formulada en 1972, es una herramienta que explica la duración de un intervalo temporal entre dos eventos de interés que depende de factores identificables y no del mero azar. Las aplicaciones prácticas de esta teoría se han visto en los tratamientos contra el cáncer u otras enfermedades, en el análisis de la contaminación ambiental, en economía, psicología y sociología e incluso en las pruebas de resistencia y durabilidad de los productos industriales.

«En el caso de pacientes con cáncer», explica Cox, «hay muchos factores que influyen en la supervivencia del sujeto: su entorno social, su sexo, su edad...». Su técnica permite discriminar cuál de estos factores son importantes y cuáles secundarios.

A su vez, el norteamericano Bradley Efron (1938), profesor en la Universidad de Stanford, diseñó en 1979 un método llamado 'bootstrap' (lengua de bota, en inglés) que determina el margen de error de una medida. El sugerente nombre de este sistema tiene su origen en los cuentos del barón de Münchausen. En uno de ellos, el barón se salva de ahogarse en un lago tirando de la lengüeta de su propias botas. Efron explica que su técnica se basa en que los datos de la muestra que debe ser analizada se muestrean aleatoriamente una y otra vez, de forma que son esos mismos datos los que acaban proporcionando el margen de error.