![\"\"](\"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-content\/uploads\/sites\/187\/2025\/12\/bayessauro-1024x461.png\")
<\/figure>\n\n\n\nEnt\u00e3o um dia aparece o Pavel com um dinossauro pesco\u00e7udo, ele disse que ganhou esse dinossauro mas n\u00e3o sabe de onde ele veio (isto \u00e9, de um ovo vermelho ou azul). Para determinar a chance dele ter vindo de um ovo vermelho, fazemos os casos favor\u00e1veis Y%*X% dividido pelos casos totais (Y%*X% + (1 – Y%)*(1 – X%)). O complementar desse resultado \u00e9 a chance do dinossauro pesco\u00e7udo ter vindo de um ovo azul.<\/p>\n\n\n\n
De modo an\u00e1logo, se o Pavel tivesse aparecido com um dinossauro narigudo, pra determinar a chance dele ter vindo de um ovo vermelho, fazemos os casos favor\u00e1veis Z%*X% dividido pelos casos totais (Z%*X% + (1 – Z%)*(1 – X%)). O complementar desse resultado \u00e9 a chance do dinossauro narigudo ter vindo de um ovo azul.<\/p>\n\n\n\n
…<\/p>\n\n\n\n
O conceito \u00e9 bem simples, mas bastante \u00fatil. Pense assim, existe uma doen\u00e7a que afeta X% da popula\u00e7\u00e3o, um sintoma que Y% das pessoas com a doen\u00e7a apresentam, mas que Z% das pessoas sem a doen\u00e7a tamb\u00e9m apresentam. Dado que voc\u00ea tem o sintoma, qual a chance de voc\u00ea ter a doen\u00e7a? E dado que voc\u00ea n\u00e3o tem o sintoma qual a chance de voc\u00ea ter a doen\u00e7a?<\/p>\n\n\n\n
Esse problema \u00e9 exatamente o mesmo dos ovos de dinossauros. Substitua a doen\u00e7a pelos ovos vermelhos e azuis. Agora troque ter ou n\u00e3o ter o sintoma pelos dinossauros pesco\u00e7udos e narigudos.<\/p>\n\n\n\n
Da minha experi\u00eancia em sala de aula, com provas e livros, o que eu sinto que afeta\/atrapalha o entendimento do teorema de Bayes s\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Uso exagerado de s\u00edmbolos sem um preparo pr\u00e9vio: <\/strong>trabalha-se muito com probabilidade usando linguagem comum, e quando chega nesse conceito \u00e9 comum meter logo sua nota\u00e7\u00e3o simb\u00f3lica de um evento est\u00e1 para a ocorr\u00eancia do outro patatimbas a intersec\u00e7\u00e3o dos eventos… Ok, podemos trabalhar com probabilidade usando nota\u00e7\u00e3o simb\u00f3lica, mas \u00e9 preciso que seja um processo gradual, e n\u00e3o cair de paraquedas exatamente quando entra nesse assunto, e depois nunca mais usar ap\u00f3s mostrar sua linda forma simb\u00f3lica.<\/li>\n\n\n\n
- Omiss\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es no enunciado:<\/strong> \u00e9 certo que se sabemos a probabilidade de um evento, sabemos tamb\u00e9m a probabilidade de seu evento complementar. Por\u00e9m para fins did\u00e1ticos n\u00e3o custa deixar claro quais s\u00e3o suas probabilidades complementares… mas n\u00e3o \u00e9 isso que acontece, geralmente vemos um enunciado com o m\u00ednimo de informa\u00e7\u00f5es, esperando que a pessoa deduza as demais a partir do que \u00e9 dado. Se fosse um processo seletivo, ok, mas em um momento de aprendizagem inicial, isso \u00e9 p\u00e9ssimo.<\/li>\n\n\n\n
- Preocupa\u00e7\u00e3o com aplicabilidade: <\/strong>de tantos assuntos curriculares que est\u00e3o l\u00e1 por mero formalismo, parece que esse em particular traz uma responsabilidade de “mostrar servi\u00e7o” aos estudantes, de justificar porque foi necess\u00e1rio aprender tanta coisa at\u00e9 agora, para finalmente chegarmos em algo \u00fatil, e dai vem uma s\u00e9rie de contextos. Fala-se por exemplo de testes de exames m\u00e9dicos com resultados falso-positivo, falso-negativo, contextualiza\u00e7\u00e3o com testes de gravidez, teste de COVID… novamente, n\u00e3o vejo erro algum nisso, somente que h\u00e1 uma quebra no ritmo com que os contextos ultra-realistas aparecem, vindo uma montanha desses contextos de uma s\u00f3 vez, e logo mais desaparecendo, voltando para os contextos fict\u00edcios ou sequer,descontextualizados.<\/li>\n\n\n\n
- Dificuldade interpretativa:<\/strong> dinossauros vem de ovos, sabendo o dinossauro, queremos determinar a chance dele ter vindo de um tipo espec\u00edfico de ovo! Nesse contexto fict\u00edcio (exceto para os adeptos da sociedade reptiliana), temos claro o que \u00e9 o resultado, e que buscamos descobrir a chance dele ter vindo de uma determinada situa\u00e7\u00e3o. Por\u00e9m, em problemas envolvendo o Teorema de Bayes, vemos enunciados que requerem uma interpreta\u00e7\u00e3o do que \u00e9 cada parte, e interpretar errado, leva a um erro na resolu\u00e7\u00e3o.<\/li>\n\n\n\n
- Mistura de representa\u00e7\u00f5es: <\/strong>esse \u00e9 um conceito por vezes tratado de forma textual, com os valores de probabilidade dados, outras vezes por tabelas, e ainda algumas vezes por ambas as formas combinadas. N\u00e3o acho errado o exerc\u00edcio de variar as representa\u00e7\u00f5es, por\u00e9m em fase de aprendizagem, essa varia\u00e7\u00e3o deve ser a princ\u00edpio did\u00e1tica, de prefer\u00eancia sem o conceito do Teorema de Bayes atrelado, para depois de consolidado as mudan\u00e7as de representa\u00e7\u00e3o, utiliz\u00e1-las com o Teorema de Bayes.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Enfim, s\u00e3o algumas das minhas reflex\u00f5es sobre esse assunto, que estavam querendo escapar da minha cabe\u00e7a (pelo nariz, em forma de uma subst\u00e2ncia verde rsrsrs).<\/em><\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\nComo referenciar este conte\u00fado em formato ABNT (baseado na norma NBR 6023\/2018):<\/p>\n\n\n\n
SILVA, Marcos Henrique de Paula Dias. Teorema de Bayessauro. In<\/em>: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS. Zero \u2013 Blog de Ci\u00eancia da Unicamp<\/a>. <\/strong>Volume 14. Ed. 1. 2\u00ba semestre de 2025<\/a>. Campinas, 6 de dezembro de 2025. Dispon\u00edvel em: https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/6151\/<\/a>. Acesso em: <data-de-hoje>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Por muitos semestres precisei explicar pra minhas de gradua\u00e7\u00e3o e m\u00e9dio o que \u00e9 o Teorema de Bayes. Isoladamente cada<\/p>\n","protected":false},"author":434,"featured_media":6153,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"pgc_sgb_lightbox_settings":"","_vp_format_video_url":"","_vp_image_focal_point":[],"footnotes":""},"categories":[1243],"tags":[],"class_list":["post-6151","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-v-14-ed-1"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6151","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/users\/434"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6151"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6151\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6157,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6151\/revisions\/6157"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6153"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6151"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6151"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6151"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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