[ABE-L] Folha de SP 27 março 2022

[Lisbeth Cordani]

*Helio Schwartsman Folha SP *



*Cálculo de probabilidades esconde sutil discussão filosófica*

Se há algo ao mesmo tempo sutil e controverso, é a filosofia da
probabilidade



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O que significa dizer que há 30% de probabilidade de chover amanhã em sua
cidade? No dia seguinte, choverá ou não choverá. Então, o que são esses
30%? Um jeito de entender a cifra é pensá-la como uma frequência. De cada
100 previsões de tempo iguais a essa, o cenário com chuva se materializará
30 vezes. Mas o que é uma previsão "igual a essa"? Se há algo que quase
nunca se repete, é o conjunto dos parâmetros usados em um modelo climático.

Outro modo de compreender os 30% é encará-los como a confiança que o
próprio meteorologista deposita em sua previsão. Ao anunciar os 30%, ele
estaria dizendo que apostaria 7 contra 3 que não vai chover. Nesse caso,
deixamos de falar do clima para falar de características subjetivas de quem
o analisa.



Se há algo ao mesmo tempo sutil e controverso, é a filosofia da
probabilidade. Em "Bernoulli’s Fallacy", Aubrey Clayton nos conduz pelos
fascinantes meandros dessa metafísica estatística. Clayton se classifica
como militante bayesiano (a corrente que aceita o subjetivismo) e mostra
vários problemas associados à interpretação frequentista, que, segundo ele,
se firmou nas ciências, particularmente nas ciências sociais, porque
prometia uma objetividade matemática. Essa, porém, era uma falsa promessa,
baseada numa falácia cometida por Jacob Bernoulli no século 18.

Para Clayton, o paradigma frequentista é o grande responsável pela crise de
reprodutibilidade nas ciências. Ele nos levou a aceitar muitos falsos
positivos como se fossem boa ciência. Não surpreende que seja difícil
reeditá-los em estudos posteriores. O matemático defende que troquemos de
vez a concepção frequentista pela bayesiana. Os elementos subjetivos que
ela traz são indissociáveis da própria ciência, atividade que, por
definição, nunca oferece respostas finais. Estamos sempre atualizando
nossas perspectivas à luz de nova informação, exatamente como no teorema de
Bayes.

helio em uol.com.br

Hélio Schwartsman 27 de março de 2022
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