THM Estatística

29/05/2026

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Que dúvida 😂😭

29/05/2026

Hoje celebramos quem transforma dados em decisões, números em respostas e incertezas em conhecimento!!

29 de maio — Dia do Estatístico 📊

28/05/2026

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Antes de rodar qualquer teste paramétrico, existe uma pergunta que precisa ser respondida: seus dados seguem uma distribuição normal?

O teste de Kolmogorov-Smirnov responde exatamente isso. Ele compara a distribuição da sua amostra com uma distribuição teórica de referência e mede a maior diferença entre as duas.

Se essa diferença for grande demais, os dados provavelmente não seguem aquela distribuição — e usar um teste paramétrico em cima deles pode levar a conclusões erradas.

O carrossel explica o conceito do zero e mostra um exemplo prático com 10 observações. Salva pra quando precisar. 👆

Quer ver resolvido passo a passo com todos os cálculos? Tem vídeo aula completa no canal, link na bio. 🎥

EstatísticaAplicada TesteDeHipótese

27/05/2026

Antes de 1933, probabilidade era um campo sem fundação. Cada matemático definia os conceitos do seu jeito — e as contradições se acumulavam.

Andrey Kolmogorov tinha 30 anos quando resolveu isso com um livro de menos de 80 páginas.
Ele definiu probabilidade a partir de três axiomas simples. Três regras. Só três. E toda a teoria passou a se construir em cima delas.

Com essa base, probabilidade deixou de ser discussão filosófica e virou matemática rigorosa. Estatística, teoria dos jogos, inteligência artificial, finanças —
constroem em cima do que Kolmogorov formalizou.

É considerado um dos maiores matemáticos do século XX. E poucos fora da academia sabem o nome dele.
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22/05/2026

21/05/2026

Uma moeda foi lançada 200 vezes. Saíram 127 coroas.
Isso é coincidência ou a moeda está viciada?
Parece uma pergunta simples.

Mas sem um método claro, qualquer resposta é chute.
O teste de hipótese existe pra isso.

Você parte de uma suposição (a moeda é honesta) e usa os dados pra verificar se essa suposição ainda se sustenta.

No carrossel de hoje, a gente m***a as hipóteses, calcula o ponto crítico e chega numa conclusão com no máximo 5% de chance de estar errado.

Medicina, marketing, indústria, ciência de dados. A lógica é sempre a mesma da moeda.

Salva pra quando o assunto aparecer na aula. 👆

EstatísticaAplicada PValor

20/05/2026

Toda vez que uma pesquisa diz “resultado estatisticamente significativo”, ela está usando uma ideia criada por Ronald Fisher.

Fisher era geneticista numa estação agrícola experimental no início do século XX. A pergunta que o ocupava era simples: como saber se um novo fertilizante realmente funciona — ou se o resultado foi só sorte?

Não existia método padrão pra isso. Cada pesquisador fazia do seu jeito. Fisher achou inaceitável e formalizou o teste de hipótese — assumir que não existe efeito nenhum e calcular a probabilidade de obter aquele resultado por puro acaso. Esse valor é o p-valor.

Ele sugeriu 0,05 como referência. Nunca quis que fosse regra absoluta. Mas a ciência adotou — e assim ficou.

Medicina, psicologia, economia, ciência de dados. Em todas essas áreas, o framework de Fisher ainda guia como pesquisadores validam descobertas.
Foi um gênio. E também uma figura controversa — defendeu ideias eugenistas e resistiu às evidências sobre cigarro e câncer.

A história não apaga isso.
Mas o impacto do trabalho dele na ciência moderna é inegável.

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15/05/2026

Coletânea de memes estatísticos pt. 9 📊🙌

14/05/2026

P(A|B) = P(B|A) × P(A) / P(B)

Parece intimidador. Mas o que essa fórmula diz é simples: antes de tirar qualquer conclusão, leve em conta o que você já sabia antes.

No carrossel de hoje, a gente desmembra cada termo da fórmula e aplica num exemplo real — exame médico com 95% de precisão, resultado positivo, e a chance real de estar doente sendo apenas 16%.

Esse resultado surpreende quase todo mundo. E é justamente por isso que o Teorema de Bayes importa — ele corrige o raciocínio que o cérebro faz no automático.

Salva pra quando o assunto aparecer na aula ou na entrevista. 👆

ProbabilidadeEEstatística EstatísticaAplicada

13/05/2026

Thomas Bayes era pastor. Não era estatístico, não trabalhava em universidade, não tinha grandes ambições acadêmicas.

Mas tinha uma pergunta que não saía da cabeça: como atualizar uma crença quando você recebe uma nova informação?

A resposta que ele desenvolveu foi simples e poderosa. Probabilidade não é fixa, ela se atualiza conforme novas evidências chegam. Você começa com uma crença inicial, observa algo novo e revisa de forma racional.

Ele nunca publicou essa ideia. Foi um amigo quem encontrou o manuscrito depois da sua morte e enviou pra Royal Society.

Por décadas, ninguém levou muito a sério. Até Alan Turing usar o raciocínio bayesiano pra decifrar os códigos nazistas da Enigma na Segunda Guerra.

Hoje, filtros de spam, diagnósticos médicos por IA e modelos de linguagem carregam a impressão digital de um reverendo do século XVIII que só queria entender como aprender com evidências.

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CiênciaDeDados

08/05/2026

Coletânea de memes estatísticos pt.8 👀📉