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Um mundo para conhecer os números - Universidade Fernando ...

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um <strong>mundo</strong> <strong>para</strong> <strong>conhecer</strong> <strong>os</strong> númer<strong>os</strong> #pág. 22Graunt publicou a sua obra Natural and PoliticalObservation Made Upon The Bills of Mortalityem 1662, a qual deu um grande impulso àanálise quantitativa d<strong>os</strong> fenómen<strong>os</strong> sociais e aodesenvolvimento das Estatísticas Demográficas.O trabalho realizado por John Graunt chamoua atenção de Carl<strong>os</strong> III (Rei de Inglaterra), quepropôs a Graunt ser sócio fundador da RoyalSociety.William Petty trabalhou em conjunto com JohnGraunt durante três an<strong>os</strong> e, também ele pode serconsiderado como um impulsionador da EstatísticaModerna.John Graunt nasceu em 1620 em Londres.Homem bem conceituado e muito estudi<strong>os</strong>o,ocupou carg<strong>os</strong> muito importantes na cidade deLondres. Herdou a loja do seu pai e conseguiupor o negócio em grande evolução. Foi Capitão dabanda militar e n<strong>os</strong> últim<strong>os</strong> an<strong>os</strong> Major. <strong>Um</strong> d<strong>os</strong>fundadores da Royal Society, viveu numa épocamarcada pelo nascimento da ciência moderna. Em1662, Graunt publicou a sua grande obra Naturaland Political Observations on the London Bills ofMortality o qual foi o seu primeiro tratamentoestatístico de dad<strong>os</strong> demográfic<strong>os</strong> e a tentativade aplicar a teoria a problemas reais.Outro d<strong>os</strong> estudi<strong>os</strong><strong>os</strong> foi Abraham DeMoivre (1667-1754) que abriu caminho aodesenvolvimento da geometria analítica e da teoriadas probabilidades; publicou em 1718 o célebreDoctrine of Chances sobre a teoria do acaso, ondeexpôs a definição de independência estatísticajunto com muit<strong>os</strong> problemas relacionad<strong>os</strong> comdad<strong>os</strong> e outr<strong>os</strong> jog<strong>os</strong>, por exemplo a probabilidadede tirar bolas de cores diferentes de uma urna. Éatribuído a De Moivre o princípio segundo o quala probabilidade de um acontecimento comp<strong>os</strong>to éo produto das probabilidades das componentes,embora essa ideia já tivesse aparecido emtrabalh<strong>os</strong> anteriores. Também ele se interessoupelas estatísticas demográficas e fundou a teoriadas pensões.Inferência EstatísticaFase fundamental da análise estatística, durantea qual, conhecidas certas propriedades (obtidasa partir de uma análise descritiva da am<strong>os</strong>tra),expressas por meio de prop<strong>os</strong>ições, se imaginamprop<strong>os</strong>ições mais gerais, que exprimam aexistência de leis (na população).Mas as três grandes figuras da Teoria dasProbabilidades foram, na verdade, Jacob Bernoulli,Thomas Bayes e Pierre Simon Laplace.Antes de aparecer a Empresa Geral de Regist<strong>os</strong>em Inglaterra, Petty já tinha prop<strong>os</strong>to umaempresa de Estatística Central. Esta empresanão tinha só como objectivo o registo d<strong>os</strong>baptism<strong>os</strong>, casament<strong>os</strong> e mortes, mas tambémas características das casas, o tamanho dasfamílias, o sexo, a idade, a forma de ocupaçãoe nível de estud<strong>os</strong> de cada membro da família.Propôs a elaboração de Tábuas de Sobrevivênciabaseadas em taxas de mortalidade por grup<strong>os</strong>etári<strong>os</strong>. A ligação das probabilidades com <strong>os</strong>conheciment<strong>os</strong> estatístic<strong>os</strong> veio dar uma novadimensão à Estatística. Considera-se umanova fase, em que se começa a fazer InferênciaEstatística. Neste período alguns estudi<strong>os</strong><strong>os</strong>evidenciam-se. É o caso de Christian Huygens(1629-1695) que introduz a noção de valor médioou esperança matemática, em 1654.Jacob Bernoulli (1654-1705) em 1713, de quemé editada “p<strong>os</strong>mortem”, a “Ars Conjectandi”,m<strong>os</strong>tra, ao mesmo tempo que Leibniz, umaconsciência do que vai ser ou deve ser a ciênciaEstatística. <strong>Um</strong>a das grandes contribuições <strong>para</strong>a Estatística, foi a distribuição de Bernoulli, queconsiste em dizer que cada tentativa tem duasp<strong>os</strong>sibilidades de ocorrência chamadas: sucessoe insucesso (ex.: no lançamento de uma moeda ousai cara ou coroa). Esta distribuição foi a base dadistribuição binomial.

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