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O Sinal e o Ruído

Autor: Nate Silver

Por que tantas previsões falham e outras não

Afinal, vale a pena tentar fazer previsões sobre o futuro baseado em dados? Sim, mas é preciso cautela.

Minha experiência é de que todas as sugestões de livros do kindle são uma porcaria. Nesse caso, minha previsão falhou! Um ótimo livro que vai na raiz no problema de previsão: a aleatoriedade que está a nossa volta! Esse livro complementa outros que abordam a ideia de que o mundo é muito mais aleatório do que pensamos (Iludidos pelo Acaso, Outliers etc.). A conclusão é que nossas projeções são limitadas em função dessa aleatoriedade, mas nos ajudam a evitar os nossos vieses/ heurísticas que são muito piores pois não são baseados em qualquer tipo de dado. Isso significa que devemos parar de fazer projeções? NÃO! Mas temos que ficar atento as suas limitações.

Exemplos não faltam: (i) clima: sucesso em previsões vs. adivinhação; (ii) terremoto: difícil de prever pois é difícil de medir; (iii) ataque terrorista: modelo fornece ajuda para focar onde os estragos tem maior chance; (iv) jogos: os algoritmos de previsibilidade do xadrez (um parênteses que conta a vitória do computador vs. o grande mestre Kasparov) etc.

Se fazer previsões é limitado, o que o autor sugere? Sugere utilizar uma abordagem bayesiana… que na minha opinião se confunde com uma abordagem científica. E o que isso significa? Significa que devemos começar a busca da verdade com uma hipótese inicial e coletar dados para provar ou desprovar essa nossa hipótese inicial. Quanto mais dados sobre a realidade temos, melhor pode ficar a nossa previsão.

Não cabe aqui nesse espaço, mas muitos conceitos são apresentados nesse livro que valeriam um post cada um: overfitting (já discutido em outros resumos); a análise fisheriana na estatística e suas limitações (que não deveria ser ensinada nas escolas); a diferença entre um modelo e a realidade (não podemos confundí-los, mas podem ser úteis). Enfim, um livro longo mas que vale cada página para entender o significado dos modelos matemáticos cada vez mais comuns nessa época onde “Big Data” é a palavra da moda!

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Resenha publicada originalmente em https://www.instagram.com/p/Bx_F_UgnmJM/

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