O ANDAR DO BBADO

1. Todos ns criamos um olhar prprio sobre o mundo e o empregamos para

filtrar e processar

nossas percepes, extraindo significados do oceano de dados que nos inunda

diariamente.

2. A intuio humana m adaptada a situaes que envolvem incertezas. A

mente humana foi

construda para identificar uma causa definida para cada acontecimento,

podendo assim ter

bastante dificuldade em aceitar a influncia de fatores aleatrios ou no

relacionados.

3. O xito ou o fracasso podem no surgir de uma de uma grande habilidade

ou grande

incompetncia, e sim, como escreveu o economista Armen Alchian, de

circustncias fortuitas.

Os processos aleatrios so fundamentais na natureza e onipresentes em

nossa vida cotidiana; a

maioria das pessoas no compreende nem pensa muito a seu respeito.

4. O andar do bbado = analogia que descreve o movimento aleatrio;

metfora para a nossa vida,

sempre se esbarrando com o acaso.

5. Criou-se um novo campo acadmico que estuda o modo como as pessoas

fazem julgamentos e

tomam decises quando defrontadas com informaes imperfeitas ou

incompletas.

6. O livro trata dos princpios que governam o acaso, do desenvolvimento

dessas ideias e da

maneira pela qual elas atuam em poltica, negcios, medicina, economia, lazer,

esportes etc.

1. Olhando pela lente da aleatoriedade

1. Histria de como seus pais se conheceram. Nazismo. Campo de

concentrao. Eventos

aleatrios, sorte e azar.

2. O desenho de nossas vidas continuamente conduzidoem novas direes

por diversos eventos

aleatrios que, juntamente com nossas reaes a eles, determinam nosso

destino. Como

resultado, a vida ao mesmo tempo difcil de prever e de interpretar.

3. Podemos ler de diversas maneiras os dados da economia, do direito,

medicina, esporte... H,

porm, maneiras certas e erradas de se interpretar o acaso.

4. Usa-se, normalmente, processos intuitivos ao fazermos avaliaes e

escolhas em situaes de

incerteza. Isso, porm, de acordo com estudos, est conectado com as

emoes, a principal

fonte de irracionalidade.

5. Experincia de cartas vermelho/verde.

6. A capacidade de tomar decises e fazer avaliaes sbias diante da

incerteza uma habilidade

rara. Porm, como qualquer habilidade, pode ser aperfeioada com a

experincia. Citao de

Bertrand Russel.

7. Fenmeno chamado regresso media, explicado pelo economista

Kahneman.

8. Os seres humanos, por necessidade, empregam certas estratgias para

diminuir a complexidade

de tarefas que envolvem julgamento e que a intuio sobre probabilidades tem

um papel

importante nesse processo. Quando lidamos com processos aleatrios seja

em situaes

militares ou esportivas, negcios ou mdicas -, as crenas e a intuio muitas

vezes nos deixam

em maus lenis.

9. Muito do que nos acontece xito na carreira, nos investimentos e nas

decises pessoais,

grandes ou pequenas resulta tanto de fatores aleatrios quanto de

habilidade, preparao e

esforo. No mundo poltico, econmico ou empresarialfrequentemente os

eventos fortuitos so

manifestamente mal interpretados como sucessos ou fracassos.

10. Teoria das moedas e dos filmes (exemplo com o filme Star Wars).

Regresso mdia em

Hollywood.

2. As leis da verdades e das meias verdades

1. A teoria da aleatoriedade fundamentalmente uma codificao do bom

senso. Exemplo de

Linda. A probabilidade de que dois eventos ocorram nunca pode ser maior que

a probabilidade

de que cada evento ocorra individualmente.

2. Quanto maior o nmero de informaes, mais real ela parecer e, portanto,

ser considerada

mais provvel, porm, quanto mais detalhes, menos provvel a conjecture se

torne. Uma boa

histria muitas vezes menos provvel que uma explicao menos satisfatria

(Kahneman e

Tversky.

3. Exemplo do ing. Vis de disponibilidade.

4. Os gregos no conseguiram criar nem especular nenhuma teoria sobre

aleatoriedades. Os

romanos foram os primeiros a fazer algum progresso nesse campo. Ccero diz:

a probabilidade

o prprio guia da vida. Probabilis. Os romanos, entretanto, somam, ao invs

de multiplicar

quando necessrio.

5. Lei da Combinao de Probabilidades: Se dois eventos possveis, A e B,

forem independentes, a

probabilidade de que A e B ocorram igual ao produto de suas probabilidades

individuais.

6. Se um evento pode ter diferentes resultados possveis, A, B, C e assim por

diante, a possibilidade

de que A ou B ocorram igual soma das probabilidades individuais de A e B,

e a soma das

probabilidades de todosos resultados possveis (A, B, C e assim por diante)

igual a 1 (ou seja,

100%).

3. Encontrando o caminho em meio a um espao de possbilidades

1. Gerolamo Cardano -> O livro dos jogos de azar. Lei do Espao Amostral

(captulo 14 Dos

pontos combinados.

2. Hindus a chance de que algo ocorra sempre menor que 1 (conhecimento

crucial para a

anlise das fraes).

3. O termo espao amostral se refere ideia de que os possveis resultados de

um processo

aleatrio podem ser compreendidos como pontos num espao. Suponha que

um processo

aleatrio tenha muitos resultados igualmente provveis, alguns favorveis (ou

seja, ganhar),

outros desfavorveis (perder). A probabilidade de obtermos um resultado

favorvel igual

proporo entre os resultados favorveis e o total de resultados. O conjunto

de todos os

resultados possveis chamado de espao amostral. Exemplo, o espao

amostral de um dado

so os seus 6 lados.

4. Rastreando os caminhos do sucesso

1. Depois de Cardano vem Galileu Galilei (Revoluo Cientfica) e afirma que a

cincia deve dar

nfase experincia e experimentao o modo como a natureza funciona

e no ao que

afirma a nossa intuio ou ao que nos parece mentalmente interessante. E,

acima de tudo, a

cincia deve utilizar a matemtica.

2. Questo dos dados (10 e 9). A probabilidade de um evento depende do

nmero de maneiras

pelas quais pode ocorrer.

3. Repetio de nmeros nas loterias.

4. Cardano -> Galileu -> Blaise Pascal. Jogos de azar -> oproblema dos pontos

(Pascal em conjunto

com Pierre de Fermat).

5. No caso das probabilidades desiguais em proporo de 2/3, por exemplo,

precisaramos

de uma final de no mnimo 23 jogos para determinar o vencedor da maneira

considerada

estatisticamente significativa, o que quer dizer que o time mais fraco seria

coroado campeo em

menos de 5% das vezes. Mesmo princpio se aplica a competio entre duas

empresas ou dois

trabalhadores, por exemplo. perigoso julgar a capacidade de algum com

base em resultados

de curto prazo.

6. Com nmeros elevados, contar as possibilidades (exemplo da festa e das 10

mesas), citando-as

explicitamente, maante ou impossvel.

7. A verdadeira realizao de Pascal: encontrar uma abordagem sistemtica e

generalizvel que

nos permite calcular a resposta a partir de uma frmula, ou encontr-la numa

tabela. Baseia-

se num curioso arranjo de nmeros na forma de um tringulo (Tringulo de

Pascal). Ele til

sempre que quisermos saber o nmero de maneiras pelas quais podemos

selecionar algum

nmero de objetos a partir de uma coleo que tenha nmero igual ou maior de

objetos (ex:

problema citado anteriormente).

8. Aposta de Pascal conceito da esperana matemtica.

5. As conflitantes leis dos grandes e dos pequenos nmeros

1. Qual a conexo entre as probabilidades subjacentes e os resultados

observados? Por exemplo,

qual a garantia que o dado cairia no nmero 2 uma vez a cada 6 jogadas?

Alguns defendem

que no h aleatoriedade em um dado, porexemplo, pois todos eles esto

fadados a serem

imperfeitos e favorecem certos nmeros. A perfeio s de Deus (religiosos).

Entretanto, a

Natureza tem acesso perfeio e acontecem eventos realmente aleatrios no

nvel atmico

(base da teoria quntica)

2. Mtodo de Monte Carlo -> rudo gerado eletronicamente, uma espcie de

roleta eletrnica. O

sistema mostrou-se tendencioso, assim como os dados. O caos completo ,

ironicamente, um

tipo de perfeio.

3. Probabilidade determinstica: coletada a partir de um pressuposto ou

mtodo que, sendo

aplicado muitas e muitas vezes indefinidamente, faa com que, a longo prazo,

o sorteio de

qualquer conjunto de nmeros ocorra com freqncia igual de qualquer outro

conjunto de

mesmo tamanho (Charles Sanders). Julgamos uma amostra pelo modo como

ela se apresenta.

4. Probabilidade subjetiva: Julgamos uma amostra pelo modo como ela

produzida. Um nmero

ou conjunto de nmeros considerado aleatrio se no soubermos ou no

pudermos prever

que resultados sero gerados pelo processo. // O lanamento de um dado seria

sempre

aleatrio pela primeira definio se o mundo fosse perfeito. Como no , o

lanamento

aleatrio pela segunda definio (mundo real e imperfeito).

5. Bernoulli acreditava ser insano, tanto nas situaes subjetivas quanto nas

de incerteza,

imaginar que poderamos ter alguma espcie de conhecimento prvio, ou a

priori, sobre as

probabilidades. Com que preciso as probabilidades subjacentes se refletem

nos resultados

reais?Para Bernoulli, era perfeitamente justificvel esperar que, com o aumento

no nmero de

testes, as freqncias observadas refletissem com cada vez mais preciso

as probabilidades

subjacentes.

6. Bernoulli: sequncia (sucesso ordenada de elementos); srie (soma de

uma sequncia de

nmeros); limite (final da sequncia marcado por um ponto ou alcance do

nmero desejado)

7. O paradoxo de Zeno

8. Teorema ureo (exemplo da urna com bolinhas brancas e pretas). Apesar

de suas limitaes, o

Teorema ureo foi um marco por haver demonstrado, ao menos em princpio,

que uma amostra

suficientemente grande refletiria quase com certeza a composio subjacente

da populao

testada.

9. (falsa) Lei dos Pequenos nmeros: nome sarcstico para descrever a

tentativa equivocada

de aplicarmos a Lei dos Grandes Nmeros (Teorema ureo) quando os

nmeros no so

grandes. Ocorre muito na vida real (Ex: obsevao do desempenho de

Hollywood previamente

citado). Outra noo equivocada ligada a tal lei a ideia de que um evento tem

mais ou menos

probabilidade de ocorrer porque j aconteceu ou no recentemente. Isso

chamado de falcia

do jogador.

6. Falsos positivos e verdadeiras falcias

1. Probabilidade condicional: a Teoria de Bayes trata essencialmente do que

ocorre com a

probabilidade de ocorrncia de um evento se outros eventos ocorrerem, ou

dado que

ocorram. Exemplos: menina chamada Flrida e teste de HIV do autor.

2. Como podemos inferir a probabilidade subjacente a partir da observao?

Porexemplo,

Se um medicamento acabou de curar 45 dos 60 pacientes num estudo clnico,

o que isso

nos informa sobre a chance de que funcione no prximo paciente? Se

funcionou para

600 mil dentre 1 milho de pacientes, est bastante claro que sua chance de

funcionar

prxima de 60%. Porm, que concluses podemos tirar a partir de estudos

menores? A

Teoria de Bayes nos mostra como fazer avaliaes e como ajust-las quando

deparados

com novos dados.

3. A Teoria de Bayes muito utilizada na cincia e na indstria (exemplo do

seguros de

vida).

4. A chave de sua abordagem usar quaisquer novas informaes para podar

o espao

amostral, ajustando as probabilidades de maneira correspondente.

5. A probabilidade de que A ocorra se B ocorrer geralmente difere da

probabilidade de que

B ocorra se A ocorrer.

6. Falcias (ex: julgamentos)

7. Probabilidade Estatstica: a primeira trata de previses baseadas em

probabilidades

fixas; a segunda, de como inferir essas probabilidades com base nos dados

observados.

7. A medio e a Lei dos Erros

1. Notas e votaes (dos EUA principalmente) so medies de qualidade (e

no uma descrio do

grau de qualidade), sujeitas a variaes e erros aleatrios.

2. Fim do sculo XVIII e incio do XIX -> surgimento de uma teoria de medio,

a estatstica,

importante at hoje.

3. Uma das pequenas contradies da vida o fato de que, embora a medio

sempre traga

consigo a incerteza, esta raramente discutida quando medies so citadas

(ex: radares detrnsito e taxas de desemprego). A incerteza da medio

ainda mais problemtica quando a

quantidade medida subjetiva (ex: notas de trabalhos e nota dos vinhos).

4. Quando realizamos uma avaliao ou medio, nosso crebro no se fia

apenas nos estmulos

perceptivos diretos. Ele tambm integra outras fontes de informao como a

nossa

expectativa.

5. Experincia da Coca-Cola/Pepsi (gravar).

6. Classificaes numricas so mais eficazes no mercado do que escritas.

7. Se um vinho ou uma composio escolar realmente admite alguma medida

de qualidade que

possa ser sintetizada em um nmero, uma teoria da medio dever abordar

duas questes

fundamentais: como determinar esse nmero a partir de uma srie de

medies de resultados

variveis? Dado um conjunto limitado de medies, como avaliar a

probabilidade de que certa

determinao esteja correta?

Desvio padro da amostra: caracteriza o quanto um conjunto de dados se

aproxima da

mdia ou, em termos prticos a incerteza dos dados. Ex: se todos deram

nota 90, o

desvio padro 0, ou seja, todos os dados so idnticos a mdia; Na srie

dada como

exemplos pelo livro (pg.175), as notas variam de 80 a 100 e o desvio padro

6, o que

significa que, como regra, a maioria das classificaes cair a no mximo 6

pontos de

diferena da mdia (84 96).

Varincia da amostra.

Margem de erro: quando dizem que a margem de erro de uma pesquisa de

5% para

mais ou para menos significa dizer que se repetissem a pesquisa uma grande

quantidade

devezes, o resultado estaria a menos de 5% do valor correto. O que significa

dizer que,

se uma pesquisa deu 50% e a margem de erro de 3,5% e logo em seguida

publicam

52% no h aumento algum.

8. Lei dos Erros: a ideia de que a distribuio dos erros segue alguma lei

universal o preceito

central no qual se baseia a teoria da medio.

9. Grficos.

10. Teorema do Limite Central: a probabilidade de que a soma de uma grande

quantidade de

fatores aleatrios seja iguala qualquer valor dado se distribui de acordo com a

distribuio

normal. Ex: fatores ligados a assar 100 pes e a flecha meu erro total na mira

seria a soma dos

meus erros.

1. Acadmicos apreenderam essas ideias e descobriram, surpresos, que a

variao nas

caractersticas e no comportamento humano muitas vezes apresenta um

padro semelhante ao

do erro nas medies. Assim, tentaram estender a aplicao da Lei dos erros

das cincias para

uma nova cincia das questes humanas.

2. O tempo de vida e a vida de cada pessoa imprevisvel, mas ao

coletarmos dados de grupos e

o analisarmos em conjunto, surgem padres regulares.

3. Cada um, segundo uma inclinao prpria, segue um propsito prprio,

muitas vezes em

oposio aos demais; ainda assim, cada pessoa e cada povo, como que

guiados por um fio,

seguem em direo a um objetivo natural, mas desconhecido de todos; todos

trabalham para

alcan-lo, muito embora, se o conhecessem, no lhe dariam muita

importncia (Kant).

4. Costumamos associar a aleatoriedade desordem.Ainda assim, a vida de

200 milhes de

motoristas, por exemplo, variem de modo imprevisvel, seu comportamento

total dificilmente

poderia ser mais ordenado. Como descobriram, os dados sociais

frequentemente seguem a

distribuio normal.

5. Importncias da estatstica (principalmente governamental).

6. Qutelet fez algo novo com os dados: alm de examinar a mdia,

pormenorizou a maneira pela

qual se desviavam da mdia (ex: militares baixinhos).

7. Os padres de aleatoriedade so to confiveis que, em certos dados

sociais, sua violao pode

ser vista como uma prova de delitos (ex: padeiro). Economia forense.

8. Se fizermos mil cpias de uma esttua, essas cpias contero variaes

devido a erros de

medio e construo, e a variao ser governada pela Lei dos Erros. Se a

variao das

caractersticas fsicas das pessoas seguir a mesma lei, isso dever ocorrer

porque ns tambm

somos rplicas imperfeitas de um prottipo (lhomme moyen). Qutelet

acreditava tambm que

deveria haver um modelo padro para o comportamento humano. Esse

prottipo seria diferente

em diferentes culturas e poderia se modificar em diferentes condies sociais.

9. Da mesma forma que um objeto, se no for afetado, mantm seu estado em

movimento

(Newton), o comportamento em massa das pessoas, se no forem alteradas as

condies

sociais, permaneceria constante. (ex: crime gerado pela desigualdade social).

10. Nem tudo o que acontece na sociedade, especialmente no mbito

financeiro, governado peladistribuio normal (ex: Hollywood e seus

megasucessos).

11. Galton: Eugenia. Regresso mdia (ex: altura). Coeficiente de correlao

(ex: McDonalds).

12. Teste do chi-quadrado: permite que determinemos a probabilidade de que o

objeto mais votado

tenha recebido mais votos em virtude da preferncia dos consumidores, e no

do acaso.

13. Movimento browniano e suas descobertas (o andar do bbado). Boa parte

da ordem que

encontramos na natureza esconde uma desordem subjacente invisvel, e

assim, s pode ser

compreendida por meio das regras da aleatoriedade.

9. Iluses de padro e padres de iluso

1. Temos a iluso de que nossa viso ntida e clara. Usamos tambm a

imaginao para

preencher lacunas nos dados no visuais. Assim, chegamos a concluses a

partir de informaes

incompletas e pensamos que nossa imagem clara e precisa. No .

2. Teste de significncia: criao cientfica para tentar identificar falsos

padres. Trata-se de

um procedimento formal para calcular a probabilidade de observamos o que

observamos se

a hiptese que estamos testando for verdadeira. Se a probabilidade for baixa,

rejeitamos a

hiptese. Se for alta, podemos aceit-la. Esse teste, porm, s usado no

meio cientfico. No

dia-a-dia ele no funciona, por isso usamos nossa intuio.

3. Exemplo do iPod ao embaralhar suas msicas menos aleatoriamente para

que paream mais

aleatrias para definir que nem sempre o que parece aleatrio o (e vice-

versa). Analogia

das moedas para mostrar eventos aleatrios, dias desorte e azar. Analistas da

Wall Street

(aleatoriedade no mercado financeiro - Koppet). Falcia da boa sorte.

4. importante enxergamos as coisas a longo prazo, entendendo que

sequncias e outros padres

que no parecem aleatrios podem de fato ocorrer por puro acaso. Tambm

importante, ao

avaliarmos os demais, reconhecer que, num grande grupo de pessoas, seria

muito estranho se

uma delas no vivesse uma longa sequncia de xitos ou fracassos.

5. Padres aleatrios no espao podem ser igualmente enganadores.

6. As pessoas gostam de exercer controle sobre seu ambiente. Quando isso

no acontece, elas

ficam mais nervosas e ansiosas. Por isso somos relutantes em aceitar a

aleatoriedade porque

no estamos no controle dos eventos.

7. Quando estamos diante de uma iluso ou em qualquer momento em que

tenhamos uma

nova ideia -, em vez de tentarmos provar que nossas ideias esto erradas,

geralmente tentamos

provar que esto corretas. Os psiclogos chamam isso de vis da confirmao,

ela representa

um grande impedimento nossa tentativa de nos libertarmos da interpretao

errnea da

aleatoriedade. Usamos a ambigidade a nosso favor tambm. Citao de

Bacon (pag. 245)

10. O andar do bbado

1. Determinismo: a ideia de que o estado do mundo no momento presente

determina

precisamente a maneira como o futuro se desenrolar. Na vida cotidiana, o

determinismo

pressupe um mundo no qual nossas qualidades pessoais e as propriedades

de qualquer

situao ou ambiente levam direta einequivocadamente a conseqncias

precisas. uma

utopia, entretanto, pois para isso as leis da natureza devem ditar um futuro

definido e ns

devemos conhecer todas essas leis, alm de no haver influncias imprevistas.

Refutao disso

na pgina 251.

2. Efeito borboleta: ideia de que um pequeno detalhe pode gerar grandes

modificaes

posteriormente. Eventos aleatrios inconseqentes que levam a grandes

mudanas. Ex:

encontrar sua futura esposa.

3. O andar do bbado o arqutipo. Esse modelo tambm se adapta bem s

nossas vidas, pois,

como ocorre com os grnulos de plen que flutuam no fluido browniano, os

eventos aleatrios

nos empurram continuamente numa direo e depois em outra. Dessa forma,

embora possamos

encontrar regularidades estatsticas em dados sociais, o futuro de cada

indivduo impossvel de

prever.

4. Quando algum evento inesperado acontece e no conseguimos prev-lo de

antemo,

porque visto posteriormente j temos todos os dados necessrios para traar o

caminho

que culminou no evento. Antes, porm, teramos que calcular todas (infinitas)

possibilidades

para conseguir prever o que aconteceria. Ou seja, praticamente impossvel.

Essa assimetria

fundamental o motivo pelo qual o passado tantas vezes parece bvio, mesmo

que no

tivssemos a possibilidade de o haver previsto. Trata-se, portante, de um

processo probabilstico

cujo futuro difcil de prever e o passado fcil de entender.

5. Em vez de confiarmos em nossa capacidade de prever os

acontecimentosfuturos, podemos nos

concentrar na capacidade de reagir a eles, por meio de qualidades como

flexibilidade, confiana,

coragem e perseverana.

6. Em sistemas complexos (entre os quais incluo nossas vidas), devemos

esperar que fatores

menores, que geralmente ignoramos, possam causar grandes acidentes em

funo do acaso (ex:

usina Three Mile Island). Teoria de Perrow -> Teoria do Acidente Normal.

7. Viso determinstica do mercado: viso segundo a qual o sucesso

governado principalmente

pelas qualidades intrnsecas da pessoa ou do produto (ex: indstria cultural

replicao).

Viso no-determinstica, mas sim probabilstica = sorte. A viso determinstica

no procede

(explicao com o exemplo dos oito grupos ouvindo msica).

8. Pode ser um erro julgarmos o brilhantismo das pessoas em proporo sua

riqueza. No somos

capazes de enxergar o potencial individual, apenas seus resultados, e assim

frequentemente

fazemos julgamentos equivocados, pensando que os resultados devem refletir

o interior. A

Teoria do Acidente Normal no nos mostra que, na vida, a conexo entre

aes e resultados

aleatria, e sim que influncias aleatrias so to importantes quanto nossas

qualidades e

aes.

9. Julgamos negativamente os que se encontram no lado mais desfavorecido

da sociedade.

Deixamos de perceber os efeitos da aleatoriedade na vida porque, quando

avaliamos o mundo,

tendemos a ver exatamente o que esperamos ver. Definimos efetivamente o

talento de uma

pessoa em funo de seu grau de sucesso.