Incerteza

Mesmo quando eu estou sobrecarregado com outro trabalho, eu tento verificar os fóruns e blogues de CAD que sigo pelo menos uma vez por dia, para percorrer os novos lançamentos e casos de estudo sobre CAD, é divertido ver o que as pessoas estão fazendo, e geralmente e geralmente estou também à procura de coisas que para o meu blogue e esta pesquisa deixa-me bastante ansioso, embora seja desencorajado pelo estado social sem qualquer tipo de rendimento próprios fixo.
Os post conseguem ser escritos e escritos com uma maior qualidade inovadora técnica periodicamente quando existem condições para a sua realização, obtendo assim resultados que podem ser apresentados como inovadores. Muitos investigadores, jornalista e bloggers escrevem os seus artigos, com a garantia da condição social e apresentam várias conferências, que se relevam por várias vezes sem qualquer aplicação prática e inútil a nível dos processos utilizados. Mas existem casos de exceção quando apresenta estados de arte que dão oportunidade de construção das ideias e inovação dos produtos o que é bastante emocional, e estas contribuições podem assumir a forma divertida, e tratada de uma forma didáticas ou com visões de mente elevada e bom gosto em contraste alguns artigo científico financiados.
As aplicações da ciência estatística das coisas podem produzir questões económicas sobre o trabalho colaborativo dos sistemas de CAD. Seja através de valores de dados que são uma forma constante de determinar a observação que é consistente com a hipótese de um dado modelo, e que existe uma confusão tentadora para inverter estes como por exemplo se num dado modelo comentar-se que a probabilidade destes dados são decorrentes uma vez que o modelo padrão físico está correto e é muito pequeno. Tentarei descrever esta questão com uma analogia pessoal.
Se alguém ainda acredita que P (A | B) = P (B | A) [probabilidade de A dado B = probabilidade de B dado A], lembre-se que de que a probabilidade do modelo 3D poder ser se um sólido conforme as normas ISO, uma vez que grande parte da industria ainda trabalha em 2D, e a impressão 3D provem de um modelo 3D, logo a percentagem nesse universo é maior.
Outro dos temas que podem ser abordados é a arbitrariedade dos “cincos sigmas” (5σ) significado tradicionalmente exigido por físicos de partículas para reivindicar a descoberta de um novo modelo algorítmico para uma nova optimização. Esse foi o limite do ultrapassado pelo Sketchpad (aka Robot Draftsman) de Ivan Sutherland e por isso será sempre um assunto incontornável no campo dos sistemas de CAD 3D, pelo que era uma hipótese que uma nova inovação deste tipo sobre 3D na indústria terá uma hipótese de um para dois milhões de ultrapassar a magnitude deste conceito, este valor pode parecer um pouco excessivo mas é um proporção estatística com a justificação para este valor é uma boa mistura de pragmatismo e rigor. O primeiro motivo é a história, pelo que existem muitos casos de efeitos 3σ e 4σ que desapareceram com o aumento de dados, e se isso for verdade a outra razão é o chamado efeito de procurar noutro lugar que é uma forma bastante vaga de tentar explicar o fato de que as medições que forem feitas existe uma probabilidade de haver alguns valores extremos que possam de alguns eventos improváveis como era de esperar. Isso tem o efeito indesejável de introduzir algum tipo de necessidade de apreciação com mais alguma subjetividade uma vez que alguém tem que decidir qual é a outra dimensão em que se irá realizar o estudo, ou será apenas uma quantidade de valores em massa numa faixa de distribuição, ou serão apenas estranhas formas de modelo físicos 3D dos dados adquiridos as vezes a resposta parece óbvia mas outras vezes nem tanto.
A terceira razão é que é uma tentativa de ficar bem claro o difícil impacto de quantificar as incertezas sistemáticas.
A razão final é a negociação do p-valor acima mencionado por via de um teorema que se incorpora os 5σ num fator subconsciente ou em alternativamente uma tentativa de quantificar a afirmação de que as afirmações extraordinárias exigem provas extraordinárias.
Confesso que no meu início de minha carreira que tento ter fiquei um pouco cínico sobre as ferramentas de estatísticas sofisticadas, sendo da opinião de que se nada disso faz diferença, é só utilizar mais dados, ou seja se fizer experiências suficientes o nível de confiança vai ser tão alto que o tratamento estatístico exato que se usar para avaliar é irrelevante. Isto é provavelmente porque nunca prestei atenção suficiente para as disciplinas de estatística e probabilidades.
Este pode ser um ponto de vista bastante justo se uma pessoa tiver o luxo de ter dados ilimitados. No entanto em uma corrida como por exemplo, qual sistema de CAD 3D consegue tirar mais proveito financeiro num ano fiscal, um melhor tratamento estatístico pode dar uma vantagem sobre os rivais. Mas em outras circunstâncias a quantidade de dados pode não facilitar a orientação e a disponibilidade pode ser urgentemente necessária. Em cenários de técnico ou científicos os dados incompletos ou inconclusivo o equilíbrio da probabilidade estatística irá influenciar a direção do majorante experimental e teórica apesar de serem mais económicas nos esforços e assim compreender os tratamentos estatísticos disponíveis que valem bem a pena o investimento. Do lado de fora da técnica as decisões que estão sendo feitas podem ter mais impacto direto; estabilidade de edifícios, diagnósticos médicos ou políticas públicas podem estar em jogo.
Nestes casos existe uma necessidade de estar de olhos abertos sobre as limitações e vantagens do tratamento estatístico, e saber questionar se está se a observar para o caso necessário que existe e aceitar que uma determinada pessoa nunca passara de um determinado nível no sigma, na verdade se as reivindicações que estão sendo feitas não são extraordinárias e a hipótese de um em dois milhões de um erro pode ser de fato um exagero, assim sendo inatingível, e tendo que arcar com as consideração e as consequências de agir ou não agir, com base nas melhores evidências disponíveis e isso prova de que deve incluir um bom tratamento estatístico dos dados.
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