La muerte es un evento raro/La ciencia desde el Macuiltépetl

- en Opinión

Por favor no me hables ahora de la muerte –suplica Mané-, acaso no ves lo jodido que estoy; ya hasta me han ofrecido remedios milagrosos que todo lo curan.  Eso me preocupa, pues generalmente lo ofrecen a los desahuciados  y yo estoy lejos de sentirme así, aunque  tomo agua de Tecote, por si las dudas. Además, tarde o temprano, a todos nos tocará morir. Por tanto no me acerco al tocadero, dejo que el destino se haga cargo del asunto.

El cuándo y cómo del deceso, por sí no lo sabías, está regido por las leyes del azar, en particular por la ley de los eventos raros, o proceso de Poisson.

Un proceso de Poisson, también conocido como ley de los sucesos raros, es un proceso estocástico de tiempo continuo que consiste en «contar» eventos raros (de ahí el nombre «sucesos raros») que ocurren a lo largo del tiempo, en una población determinada: una ciudad, una región, un país, el mundo entero. El tiempo entre cada par de eventos consecutivos tiene una distribución exponencial; mientras más tiempo pasa, menor es la probabilidad de que se produzca el evento.  Es llamado así por el matemático  Denis Poisson (1781–1840).

{\displaystyle \theta =1/\lambda }​El proceso de Poisson  se ha aplicado, entre otros, para los siguientes sucesos:

Número de accidentes de tránsito en una zona específica.
Goles anotados en un partido de futbol.
Solicitudes individuales de documentos en un servidor de Internet.
Emisión de partículas debido a la desintegración radiactiva de una sustancia inestable; en este caso el proceso de Poisson es no homogéneo de una manera predecible; la tasa de emisión declina conforme las partículas se emiten.
Potenciales de acción emitidos por una neurona.
L. F. Richardson demostró que el estallido de la guerra se presentó como un proceso de Poisson entre 1820 y 1850.
El conteo de fotones que llegan a un fotodiodo, en particular en ambientes con baja luminosidad; este fenómeno está relacionado con el llamado ruido de disparo.
La llegada de innovaciones en investigación y desarrollo.​
En la teoría de colas, para calcular como varía el número de personas en una fila  de espera en un banco, una oficina para realizar algún trámite o una tortillería puede considerarse como un proceso de Poisson.
La cantidad de clientes que entran a una tienda.
El número de coches que pasan por una autopista, o por un determinado crucero de calles en una ciudad.
Los supuestos básicos del modelo, aplicado al número de muertes durante un periodo determinado (por día, semana, mes, año, etcétera), independientemente de la causa -muerte accidental, dolosa o natural- son los siguientes:

Se asume que  en cada instante, periodo infinitesimal de tiempo, sólo puede ocurrir una muerte en la población estudiada; las muertes son independientes una de otra. De estas premisas puede derivarse el modelo matemático de Poisson más simple, y  derivar que la esperanza de vida en un momento determinado es exponencial: por ejemplo la esperanza de vida al nacer de un varón mexicano es de 73, más menos 3 años con alta probabilidad. Es  decir hay una alta probabilidad de vivir entre 71 y 77 años, aunque no se excluye –con baja probabilidad- vivir más de 90 años o menos de 70. Probabilidad que cambia con el tiempo; por ejemplo, dado que se alcancen los 60 años de edad hay mayor probabilidad, que al nacer, de alcanzar los 100 años. También las probabilidades cambian al enfocarse en distintos estratos poblacionales.

Entonces no hay mucho qué  hacer, mi muerte está prescrita por la ruleta de Poisson,  gobernada por leyes del azar independientes de mi voluntad.

Reflexionar para comprender lo que se ve y lo que no se ve.

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