1/18 Eu costumo assistir o @sharktankbrasil e, em um episódio que assisti hoje, topei mais uma vez com um termo que tá na boca do povo mais do que nunca, principalmente por causa da #COVID19: Crescimento exponencial.
Vamos lá bater um papo em um fio🧶sobre curva exponencial? 😁
2/18 A primeira informação que talvez surpreenda algumas pessoas é a seguinte: NÃO, a curva de casos de COVID19 *NÃO TEM CRESCIMENTO EXPONENCIAL*. E não tem porque é impossível que tivesse. Isso torna menos assustador? *NÃO, NÃO TORNA*. Com essas duas informações postas, sigamos.
3/18 Vc deve estar se perguntando: “Mas Marcel, por que em todo canto dizia q o crescimento era exponencial se não era?” Bem, existem algumas explicações para isso. A primeira razão é que a palavra exponencial já é um termo popularizado, até por ter significado fora da matemática
4/18 Ou seja, se o objetivo era dizer q o crescimento era fora do comum, muito grande, dizer para as pessoas q ele era exponencial foi um modo de garantir q todo mundo entenderia a gravidade do problema. No entanto, o discurso costumava ser técnico, de divulgação científica, e
5/18 isso acabou fazendo uma confusão, porque várias pessoas confundiram um crescimento grande com o crescimento exponencial de fato, no sentido matemático/científico. Mesmo recentemente me deparei com textos técnicos onde utilizavam uma curva exponencial para fazer esse ajuste.
6/18 O segundo ponto é q epidemias costumam ter crescimento exponencial, mas *no início*. Em Abril, ainda no começo da pandemia, escrevi sobre “A matemática promissora por trás do ‘achatamento da curva’”. Ali, já trazia a função logística, + adequada.
7/18 Lá nos primeiros tweets desse 🧶, falei q era impossível a função ser exponencial. Por quê? No eixo vertical acima, temos o número de pessoas. Se a função fosse de fato exponencial, precisaríamos ter infinitas pessoas, o que não é possível. O q acontece, na verdade, é um
8/18 crescimento próximo de exponencial NO INÍCIO, seguido de uma desaceleração até q o crescimento é praticamente interrompido. Pq? Pq não tem praticamente mais ninguém p/ infectar. Seja pq todos foram a óbito, sobraram apenas imunes, o vírus ficou isolado em uma região, etc.
9/18 Ou seja, no começo onde supostamente todos somos suscetíveis à infecção, o crescimento é muito + rápido. Mas com pessoas já doentes, já imunes, já mortas, isoladas, medo, máscara, higiene, etc, é natural q o vírus tenha mais dificuldade em se alastrar c/ a mesma velocidade.
10/18 Observem o gráfico abaixo para o Rio Grande do Norte, retirado de covid.lais.ufrn.br/#taxa-rt, por exemplo. Em Fevereiro, no começo da pandemia, a taxa estimada de transmissibilidade (ou reprodutibilidade) chegou a 15. Desde então despencou, mas ainda assim fica em torno de um
11/18 número, crescendo ou diminuindo, dependendo do comportamento da população (isolamento, higiene, etc). Não ter um crescimento exponencial em todo o intervalo da doença significa que o crescimento é menos assustador? Como já disse, não. Observe as funções abaixo, por exemplo.
12/18 A função exponencial é a curva verde. Como vocês podem ver, de início, as outras funções são + assustadoras mas por volta da segunda semana a exponencial se torna de fato mt pior e c/ o tempo isso se torna absurdo. Mas assim como poderíamos ter uma outra função exponencial
13/18 como 3 elevado a x, ou 10 elevado a x, também poderíamos ter outras funções não exponenciais tão assustadoras quanto nesse período da imagem. No dia 9, nós temos f(x) = 2^9 que é 512 (na exponencial). Uma função f(x)=x^10, por sua vez, no mesmo período, seria quase 3.5
14/18 bilhões, metade da população do planeta. Mesmo uma função cúbica (x elevado à terceira potência, x^3), nos daria f(x)=x^3=9^3=729. Pior que a exponencial 2^x, percebem? No começo da pandemia, em alguns lugares, vimos algo parecido com essa f(x)=2^x. 2 pessoas, e então 4, 8
15/18 16,32,64,128. se essa fosse de fato a função de todo o período de infecção, quantas pessoas supostamente estariam infectadas 30 dias depois? Mais de um bilhão de pessoas. E 3 dias depois? Mais de 8 bilhões, ou seja, mais pessoas do que existe na terra. No final das contas,
16/18 existem duas informações q gostaria q vc tenha compreendido: (1) “Modelos exponenciais relativos a fenômenos físicos só podem se aplicar a regiões previamente delimitadas, já que um modelo com crescimento infinito não é fisicamente realístico.” pt.wikipedia.org/wiki/Crescimen…
17/18 Ou seja, ñ, a curva de casos da COVID FELIZMENTE ñ tem crescimento exponencial. E (2) poderíamos ter tido um crescimento q é ñ exponencial, e ainda assim, pior do q o q observamos. Assim como poderíamos ter tido algo diferente caso as pessoas tivessem se comportado de modo
18/18 diferente. Como divulgador científico, tento evitar utilizar termos que tem significados diferentes no dia a dia das pessoas e na ciência (como teoria, exponencial, lei, etc). E quando o faço, deixo claro qual significado estou utilizando. Fica de sugestão para os colegas!
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Existem dois padrões que eu tenho visto em praticamente todas as áreas e que, embora óbvios, parece-me que muita gente resiste em perceber.
Desconsiderando exceções, não existe profissão que tenha grandes chances de você ser rico. Quem quer ser rico, tem que aprender a escalar,
e isso geralmente implica em gerir pessoas, abrir um negócio. O médico que você conhece que é riquíssimo é empresário. O engenheiro que você conhece que é riquíssimo é empresário. E assim por diante. Exceções são exceções. Ou seja, quer ser rico? Planeje-se para ser empresário.
Não há garantias aqui, claro, mas a chance de você ser rico trabalhando na ponta, sem gerir ninguém, e em uma função que não envolva ganho de escala é virtualmente 0. A segunda obviedade é que você pode se capacitar absurdamente para continuar na ponta, ou para gerir pessoas. E
1/17 Prontos p/ mais um fio de #causalidade, #vieses e #guerra? Hoje vou contar p/ vocês a história de John Kragh, um cirurgião do exército americano, q ficou conhecido como “O cara do Torniquete”. P/ quem ñ conhece, o torniquete é um dispositivo qualquer utilizado para conter
2/17 hemorragias. Imagine q você teve um corte fundo no antebraço, e está sangrando muito! Um exemplo de torniquete seria amarrar algo acima do cotovelo para conter o fluxo sanguíneo e impedir q você morra por causa da hemorragia. Como esse tipo de episódio ñ é comum no nosso
3/17 dia a dia, ñ é comum vermos torniquetes sendo utilizados. Uma outra razão é q torniquetes ñ são recomendados, só é p/ utilizar em última instância! P q? Pela facilidade com q outros danos possam ocorrer, como necrose e perda do membro. Outras práticas são preferíveis. Certo
1/10 Já ouviu falar de viés de sobrevivência? Se já ouviu, muito provavelmente conheceu o conceito acompanhado da imagem abaixo. Durante a 2a Guerra Mundial, um estatístico chamado Abraham Wald recomendou reforço nas áreas com menos marcas de tiro nas aeronaves q retornavam do
2/10 combate. Talvez vc teria recomendado diferente. Isto é, reforçar as partes q estavam danificadas por muitos tiros. Qual o pulo do gato aqui? Se nenhuma aeronave retornava com tiros em uma região, é porque tiros naquela região tinham maior chance de abater a aeronave. Observe
3/10 q na imagem ñ há marcas de tiro onde o piloto fica ou nos motores. Adivinha, por ex, o q acontece se você destruir a cabine do piloto?😅 P/ quem gosta de DAGs, esse caso seria apresentado como na figura abaixo. Como apenas as aeronaves q retornavam eram analisadas, é como
1/8 Carl Sagan disse que "Não quero acreditar, quero saber", e estou junto a ele nesse desejo. No entanto, é fácil perceber como esse raciocínio pode passar uma ideia bem diferente para quem ñ tem treinamento científico. A ciência é um exercício de acreditar, seja nos resultados
2/8 dos estudos de outros autores, em pressupostos não verificáveis, ou mesmo na ausência de vieses de nossa parte. Não é uma crença cega, sem fundamento ou movida por emoções, isso sem chance de dúvidas não é (ou ao menos a ciência bem feita não é), mas depende de crença. Quem
3/8 é cientista sabe do que estou falando, mas com certeza para alguns pareceu nebuloso o que disse acima. Portanto, vamos a um exemplo. Imagine que você coletou alguns dados e fez algumas análises de estatística descritiva para checar algumas coisas. Você percebe que esses dados
1/11 Após escrever esse tweet, peguei-me pensando sobre muitas pessoas de fora da academia ñ saberem o q significa crença dentro da ciência. Isso me lembrou inclusive de um episódio do #SciCast (@PortalDeviante) que gravei há alguns meses onde brincávamos q iríamos falar sobre
2/11 crença, e o uso de um teorema matemático q usa crença para validar a hipótese de Jesus ter ressuscitado. Estou falando do Teorema de Bayes. Se quiser saber mais, recomendo ouvir o episódio! Ficou super legal. Se acha q estou brincando sobre a palavra deviante.com.br/podcasts/scica…
3/11 crença, trago aqui um print da página da Wikipédia. E digo mais, vai além disso! Em várias metodologias científicas nós utilizamos de pressupostos. Alguns pressupostos podem ser checados, de modo a identificar violações. Outros, NÃO. Ou seja, vai na base da fé. Por exemplo,
1/4 O cidadão liga para a assistência técnica de seu carro e conta a seguinte história pitoresca: Sempre que vou tomar sorvete de creme na sorveteria, meu carro tem dificuldade de ligar quando vou embora. O curioso é que se eu escolho qualquer outro sabor, o carro funciona normal
2/4 Já tentei vários sabores e o carro funciona normal, mas se eu escolho o bendito creme... Tenho dificuldade em fazer o carro ligar. O carro não gosta de sorvete de creme? 🤣 Quem me segue já está cansado da velha máxima, né? "Correlação não implica em causalidade". Após
3/4 investigação, os técnicos descobriram que havia uma peça superaquecendo. O sorvete de creme é o que mais saía, tinha um fluxo diferente. Imediatamente se recebia o sorvete após pagar, e a peça ainda estava quente. Os outros sabores demoravam mais para sair e era o tempo