Sobre a Mega Sena: nós, estatísticos, costumamos dizer que não vale a pena apostar, pois o valor esperado é negativo. Ou então falamos que a probabilidade de ganhar na Mega Sena com uma aposta simples de 6 número é de 1 em 50.063.860, ou seja, aprox 0,000002%, *quase* 0%. +
Por outro lado, uma coisa que nós não costumamos dizer é que a probabilidade de ganhar na Mega Sena se vc NÃO apostar é de *exatamente* 0%. A não ser, é claro, que vc encontre de alguma forma um bilhete premiado por aí #CromwellsRule😉
E uma curiosidade pessoal:
Quando entrei na graduação em Estatística, meu pai, um assíduo apostador na loteria, vibrou: "Agora sim a gente ganha na Mega Sena!"
Tive que jogar um balde de água fria nele: "Então pai, não é bem assim..." 😅
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Passado as eleições, agora os institutos precisam fazer uma avaliação das pesquisas pré-eleitorais desse ciclo. Nesse artigo publicado hoje no O Globo, coloco uma perspectiva do que podemos esperar desse tipo de avaliação com base no que é feito nos EUA: + oglobo.globo.com/opiniao/artigo…
É compreensível que durante a campanha eleitoral, com o andamento de várias pesquisas, não houvesse tempo para se realizar esse tipo de avaliação. Mas com o ciclo eleitoral encerrado, os institutos precisam investir tempo e recursos nesse tipo de pesquisa e desenvolvimento. +
É preciso separar e quantificar o que são fatores completamente fora do controle dos institutos, como mudanças ou decisões de voto na última hora, e do que são problemas metodológicos de fato. Feito isso, é necessário investigar e propor aprimoramento dos métodos empregados. +
Pesquisas pré-eleitorais não são e nem devem ser usadas como prognóstico para resultados eleitorais.
Isso vale também para as pesquisas publicadas hoje, às vésperas da eleição. Inclusive algumas trazem alguns resultados que podem explicar alguns motivos disso. 🧶
Com algumas pesquisas hoje apontando até 5% de indecisos, dependendo como esses eleitores decidirem seu voto (se decidirem comparecer às urnas), um candidato ou outro pode sair mais beneficiado. +
Além disso, pelo menos uma dessas pesquisas aponta que cerca de 7% dos eleitores ainda podem mudar seu voto caso alguma coisa aconteça. E como vimos ao longo do dia de hoje, acontecimentos relevantes podem ocorrer entre o encerramento das pesquisas e a eleição. +
Vou deixar esses dois slides aqui para explicar porque a distribuição do tamanho de municipios na amostra da MDA, em tese, não é um problema do ponto de vista de amostragem. +
Explicação em português: Em pesquisas presenciais, municipios são selecionados com probabilidade proporcional ao tamanho, mas isso depois é compensado pelas frações amostrais de estágios de seleção subsequentes.
Dito isso, as diferenças entre uma pesquisa e outra estão dentro das margens de erro amostral.
Nos últimos ciclos eleitorais americanos, eu tenho lembrado dessa tese e provocação do estatístico italiano Bruno de Finetti. Acho que agora é hora de trazer isso para esse ciclo eleitoral brasileiro 🧶
A tese do de Finetti, seguindo uma interpretação de probabilidade subjetivista (que para mim pessoalmente é a que tem maior apelo filosoficamente falando) é de que probabilidade é uma medida de incerteza subjetiva, que pode variar de pessoa para pessoa. +
Assim, diferentemente de outros tipos de medidas (como massa, volume, comprimento, área, etc), ela não existe, no sentido de que não pode ser mensurada fisicamente. Há outras formas, no entanto, de "mensurá-la". E ela pode inclusive mudar mediante de novas informações. +
A partir de uma mesma base de dados de pesquisa eleitoral, você esperaria que diferentes estatísticos ou analistas de dados chegariam a exatamente as mesmas estimativas, certo? Pense de novo! Em 2016, o The Upshot, do NYT fez um dos experimentos mais interessantes nesse sentido🧶
Ele entregaram a mesma base de dados de uma pesquisa eleitoral na Flórida para quatro dos mais renomados pollsters americanos e pediram para que eles calculassem estimativas para a corrida presidencial naquele estado. +
O resultado: cada pollster obteve estimativas diferentes, inclusive das próprias publicadas pelo NYT Upshot. Isso ilustra que para além de todas as fontes de erros amostrais e não-amostrais, há decisões metodológicas que pollsters tomam que acabam gerando estimativas diferentes.+
Live tweet of @bradytwest seminar on "Evaluating Pre-Election Polling Estimates Using a New Measure of Non-Ignorable Selection Bias" at @MichPSM@JPSMumd Brownbag Seminar Series 🧶
@bradytwest@MichPSM@JPSMumd Starting the presentation assuming means of coninuous variables to present the theory and measures, then go to proportions, as usually used in pre-election polls