{"id":201,"date":"2007-06-16T00:07:00","date_gmt":"2007-06-16T03:07:00","guid":{"rendered":"http:\/\/scienceblogs.com.br\/vqeb\/2007\/06\/outliers-e-outsiders\/"},"modified":"2007-06-16T00:07:00","modified_gmt":"2007-06-16T03:07:00","slug":"outliers-e-outsiders","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/vqeb2\/2007\/06\/16\/outliers-e-outsiders\/","title":{"rendered":"'Outliers' e 'Outsiders'"},"content":{"rendered":"
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Toda aquela coisa para explicar a normalidade<\/a>, foi com o intuito de relaciona-la com a previsibilidade. Em muitas situa\u00e7\u00f5es n\u00e3o temos previsibilidade e quando isso acontece, quase sempre, \u00e9 por causa da falta de normalidade dos dados. Terminei o texto sobre alando de como fazer para lidar com os anormais. Anormais, no sentido estat\u00edstico, s\u00e3o os assim\u00e9tricos.<\/p>\n

A quest\u00e3o curiosa \u00e9 que, quem define a normalidade de uma dado, n\u00e3o \u00e9 o dado em si, mas a distribui\u00e7\u00e3o a qual ele pertence. Na festa dos joqueis, os jogadores de basquete s\u00e3o anormais, no festa dos jogadores de voley, nem tanto.<\/p>\n

Dependendo de com quem ele ande, um determinado dado, ser\u00e1 sempre normal.<\/span><\/p>\n

Se voc\u00ea \u00e9 muito cr\u00edtico, como eu sou, a curva normal que descreve o mundo \u00e9 relativamente estreita, concentrada. Ou, estaticamente falando, leptoc\u00fartica. Essa curva forma um sino muuuuito alto e muuuuito estreito. Na verdade mais parecido com um gramofone que com um sino. Conhe\u00e7o muita gente na m\u00e9dia, e considero um monte de gente fora dela tamb\u00e9m. Eu juro que estou tentando mudar isso. Tornar a minha curva mais mesoc\u00fartica (um sino normal) ou at\u00e9 mesmo um pouco platic\u00fartica (um sino achatado, quase como uma ondula\u00e7\u00e3o, onde tem quase tanta gente nas extremidades quanto na m\u00e9dia). Que nem uma campainha de mesa.<\/p>\n

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Cada um de n\u00f3s tem sua descri\u00e7\u00e3o normal do mundo, e tenta encaixar tudo que encontra nessa descri\u00e7\u00e3o. Para que o mundo se torne previs\u00edvel e confort\u00e1vel. E \u00e9 poss\u00edvel encaixar alguma coisa na distribui\u00e7\u00e3o normal? \u00c9 sim.<\/p>\n

Um ponto que est\u00e1 fora da distribui\u00e7\u00e3o \u00e9 chamado de ‘outlier<\/span>‘. Fora da linha. Tenho uma amiga que gosta de pessoas (mais do que de dados), e nesses casos ela usa o termo de Outsiders<\/span>: os exclu\u00eddos.<\/p>\n

Estatisticamente, existe um conjunto de artif\u00edcios matem\u00e1ticos para lidar com os outliers <\/span>e encaixa-los na distribui\u00e7\u00e3o normal. Esses artif\u00edcios s\u00e3o chamados, convenientemente, de transforma\u00e7\u00f5es<\/span>. O logaritmo<\/span>, por exemplo, \u00e9 uma fun\u00e7\u00e3o que diminui a discrep\u00e2ncia entre duas coisas diferentes. Por isso, \u00e9 poss\u00edvel utilizar o log <\/span>em um determinado dado para que ele se encaixe na sua distribui\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Parece doidera, n\u00e3o \u00e9? Transformar um dado apenas para que ele se encaixe no que voc\u00ea conhece e possa entende-lo?<\/p>\n

Mas \u00e9 porque n\u00e3o? Voc\u00ea pode calcular o log <\/span>de um n\u00famero e o n\u00famero de volta, quantas vezes quiser. O log e o n\u00famero permanecem sempre o mesmo. E por que voc\u00ea faria isso? Porque pode ser mais f\u00e1cil entender a rela\u00e7\u00e3o entre o log <\/span>de dois n\u00fameros do que entre os dois n\u00fameros em si. Principalmente, se os logs <\/span>se comportam de forma… normal.<\/p>\n

A vida reserva surpresas e muitas coisas novas tamb\u00e9m. Felizmente! Nossa primeira tend\u00eancia, como falei <\/span>aqui<\/a>, \u00e9 tentar encaixar algo novo nas categorias das “coisas que conhecemos”. <\/span>Quando elas n\u00e3o se encaixam, tentamos dar uma ‘transformada’ nelas. Uma outra amiga chamaria isso de ‘enfeitar’.<\/p>\n

Mas o que o cientista dentro de todos n\u00f3s deveria aprender a fazer? Procurar a ferramenta mais adequada para lidar cada nova coisa nova. Criar essa ferramenta, se for necess\u00e1rio. Existe uma distribui\u00e7\u00e3o normal, sim\u00e9trica. Mas existem muito mais distribui\u00e7\u00f5es assim\u00e9tricas. E apesar das formas de lidar com elas sejam menos eficientes do que as param\u00e9tricas, voc\u00ea n\u00e3o precisa transformar nada. Nem ningu\u00e9m.<\/p>\n

Isso \u00e9 trabalhoso, \u00e9 cansativo. Mas como tantas coisas trabalhosas e cansativas, tem grandes recompensas. Ent\u00e3o o problema n\u00e3o \u00e9 esse, o problema \u00e9 quando isso \u00e9 imposs\u00edvel.<\/span><\/p>\n

PS: A id\u00e9ia e alguns instrumentos para a discuss\u00e3o da normalidade vieram de uma das muitas conversas com minha querida amiga e bi\u00f3loga Cris.<\/span><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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