Statistica

Per valutare la situazione economica globale nel XXI secolo, è necessario esaminare diversi fattori. Abbiamo attraversato un periodo difficile all'inizio del XXI secolo. Si è verificata una crisi finanziaria globale che ha colpito molti Paesi. Tuttavia, dopo la crisi, l'economia mondiale si è ripresa e molti Paesi hanno registrato una crescita economica. Ciononostante, poiché la crescita non è sempre distribuita equamente per tutti, alcuni Paesi o segmenti della società hanno beneficiato più di altri. 

Per questo motivo, ad esempio, possiamo affermare che la disuguaglianza di reddito è un fattore importante nel deterioramento economico. In alcuni Paesi e regioni, la disuguaglianza di reddito è aumentata e, con l'indebolimento della classe media, le difficoltà economiche hanno iniziato a diventare evidenti. Possiamo osservare tutto ciò esaminando fattori che devono essere presi in considerazione per valutare la situazione economica di un Paese o di una regione, come i tassi di disoccupazione, l'inflazione, l'onere del debito e altri indicatori economici.

Inoltre, nel valutare le condizioni economiche globali, occorre tenere conto anche dei fattori ambientali. Come ho sottolineato nel mio precedente articolo, fattori come il cambiamento climatico, l'esaurimento delle risorse naturali e il degrado ambientale possono influenzare le condizioni economiche future. Pertanto, è necessario monitorare e misurare costantemente tutti questi fattori e, osservando le deviazioni, adottare le decisioni correttive necessarie e svolgere il lavoro in questa direzione. È qui che entra in gioco la statistica. 

Come disciplina, la statistica si è sviluppata in gran parte nel secolo scorso. Prima di allora, la teoria della probabilità, che costituisce la base matematica della statistica, è stata sviluppata tra il XVII e il XIX secolo basandosi sui lavori di Thomas Bayes, Pierre-Simon Laplace e Carl Gauss. A differenza della natura puramente teorica della probabilità, la statistica è una scienza applicata che si occupa dell'analisi e della modellazione dei dati. Verso la fine del XIX secolo, le radici della statistica moderna si basano sui lavori di Francis Galton e Karl Pearson. Anche Roland Alymer Fischer è stato uno dei pionieri della statistica moderna all'inizio del XX secolo, introducendo le idee fondamentali della “progettazione sperimentale” e le stime di “massima verosimiglianza”. 

Tuttavia, è John Tukey ad aver reso la statistica ciò che è oggi, ovvero una disciplina ampiamente utilizzata. Nel suo influente articolo intitolato Il futuro della statistica (The Future of Statistics), pubblicato nel 1962, John Tukey ha suggerito un approccio diverso, affermando che il campo della statistica non stava progredendo perché si concentrava troppo sulla “matematica della statistica” e non abbastanza sull'analisi dei dati. Con un movimento che si opponeva alle dottrine filosofiche dominanti in materia di statistica, Tukey ha compiuto il primo passo nella rivoluzione statistica dimostrando di essere non solo uno statistico, ma un “analista di dati”. Tuttavia, il percorso di Tukey nel portare la disciplina statistica lontano dalle difficoltà dell'inferenza statistica verso un nuovo campo noto come “Analisi Esplorativa dei Dati” (EDA - Exploratory Data Analysis) ha dovuto attendere la pubblicazione del suo capolavoro Exploratory Data Analysis nel 1977. Tukey considerava l'EDA come una sorta di “lavoro di investigazione numerica”. 

Ebbene, che tipo di risultato produce questo approccio? A cosa può servirci? Innanzitutto, l'EDA è l'approccio più adatto per analizzare l'enorme quantità di dati in costante aumento che oggi definiamo big data. In questo modo, invece di perderci tra le masse di dati, diventa possibile effettuare misurazioni per rivelare i “pattern” (modelli) contenuti in questi dati e prevedere gli sviluppi a lungo termine che chiamiamo trend, rendendo possibile la previsione della nostra situazione economica globale. 

La più grande incertezza per l'umanità è ciò che accadrà in futuro. Non pensiamo a questo per noi stessi, ma per i nostri figli. L'analisi esplorativa dei dati passati ci offre l'opportunità di squarciare un po' questo velo di incertezza e di prevedere il futuro con un certo margine di errore. Naturalmente, per chi comprende la statistica. In altre parole, ci permette di “vedere davanti a noi” nell'oscurità, proprio come fanno i fari di un'auto. Pertanto, non dobbiamo aver paura delle statistiche. Partendo dal detto “il passato è nostro amico”, lavoriamo per rendere il nostro futuro più vivibile osservando i dati passati.