quiquadrado

SEMANÁRIO Regional DE ESTATÍSTICA — Nº 1 DIRECTOR—PROF. TERESA OLIVEIRA

JORNALISTAS: Carla Noronha , Paula Barroso, Rodrigues Fazenda e Sofia Estevinho

UNIVERSIDADE ABERTA CRIA MESTRADO

DE BIOESTATÍSTICA E BIOMETRIA

Teve Inicio no presente ano lectivo o Mestrado em

Bioestatística e Biometria, Coordenado pela

Prof. Doutora Teresa Paula Costa Azinheira Oliveira

e pelos Vices coordenadores Prof. Doutora

Maria do Rosário Olaia Duarte Ramos e

Prof. Doutor Ulisses Manuel de Miranda Azeiteiro.

(pág.2)

A ESTATÍSTICA AO LONGO DOS TEMPOS

Grupo inves�ga origem da

Esta�s�ca e chega a resul-

tados surpreendentes

(pág.3)

E mais…

Curiosidades, Passatempos, Reportagens, e muitos outros ar�gos...

Estatística

em Lisboa

30 de abril

HOTEL BIOSTAT ****

A Esta�s�ca em Por-

tugal—

Sua evolução

Pág.3

Suplemento História

da Esta�s�ca 1€

Segunda feira, 16 de Abril de 2012

DESTAQUE 2

UNIVERSIDADE ABERTA CRIA MESTRADO EM

BIOESTATÍSTICA E BIOMETRIA

A Universidade Aberta criou o Mestrado em Bioe-

sta�s�ca e Biometria, permi�ndo colmatar assim

uma lacuna existente nesta área. Este Mestrado—

MBB—é um curso do 2º ciclo de estudos , que

tem como des�natários Licenciados �tulares de

grau de licenciado ou equivalente nas áreas cien-

�ficas da Matemá�ca, Esta�s�ca, Informá�ca,

Tecnologias da Informação, Biologia, Ciências do Ambiente, Ciências

Agrárias e outras áreas afins.

Uma vez mais, a Universidade Aberta na linha da frente do ensino em

regime de e-learning e, desta feita, numa parceria conjunta com a UNED

de Madrid (Universidad Nacional de Educa�ón à Distancia).

Trata-se de um curso de carácter formal, organizado por um sistema de

ECTS e leccionado em regime de completo e-learning. O curso tem uma

duração máxima de dois anos e apresenta neste semestre que agora

decorre, a sua primeira edição.

Com um vasto curriculum cons�tuído por 10 Unidades Curriculares que

primam pela sua abrangência às áreas das Ciências Biológicas e as Ciên-

cias Matemá�cas, o MBB promete ser um sucesso!

Equipa Docente

Teresa Oliveira—Coordenadora

Amilcar Oliveira Mª Rosário ramos Ulisses Azeiteiro

(Vice-Coordenadores)

O plano de Estudos do curso De Mestrado em

Bioestatística e Biometria foi homolgado pelo

Vice Reitor Domingos José Alves Caeiro de em

12 de Março de 2012 , acordo com o disposto

nos artigos 69º a 74º do Decreto-Lei nº74/2006,

de 24 de Março, alterado pelo Decreto-Lei nº

107/2008, de 25 de Junho.

A este plano de Estudos foi previamente conce-

dida a acreditação pela Agência de de Avaliação

e Acreditação do Ensino Superior,com o nº de

processo NCE/10/02111, e registado na Direcção

geral do Ensino Superior com a referência nº

R/A-CR 195/2011.

(DR 2ª série Nº 64- 29 de Março 2012)

Despacho de Abertura do MBB


O conhecimento numérico dos recursos começou a surgir quando as sociedades primi�vas se organizaram.

Os Estados necessitavam conhecer as caracterís�cas das populações, contar e saber a sua composição e dos seus rendimen-

tos.

Os primeiros dados disponíveis de um levantamento esta�s�co foram referidos por Herodoto, num estudo efectuado em

3050 AC sobre a riqueza da população do Egipto, com vista a averiguar os recursos para a construção das pirâmides.

Em 2238 AC foi realizado um levantamento esta�s�co, coordenado pelo imperador chinês Yao.

Herodes fez um recenseamento quando Jesus Cristo nasceu. A família de José fugiu de Belém,

pois os objec�vos eram eliminar Jesus e inventariar as diferentes populações do Império Roma-

no em plena expansão.

Em 758, Pipino e em 762, Carlos Magno realizaram esta�s�cas acerca das terras da Igreja.

Em 1085, Guilherme, o Conquistador, ordena um recenseamento em todo o território (a futura

Inglaterra), para estabelecer o montante dos impostos a obter: “Cada localidade era obrigada a

fazer inventário das suas terras aráveis, das suas florestas e das suas pastagens, do número das suas atrelagens de charruas e

dos moinhos, dos seus trabalhadores e das suas possessões, mesmo da mais pequena exploração de animais.” Huot (1999)

citando Willis (1992)

Até ao início do século XVII, a Esta�s�ca limitou-se a uma simples técnica de contagem, traduzindo numericamente fatos

observados, limitando-se ao estudo dos assuntos do Estado – Fase da Esta�s�ca Descri�va. Mais tarde, neste mesmo século,

inicia-se ainda, em Inglaterra, uma nova fase da Esta�s�ca – Fase da Esta�s�ca Analí�ca – executando a análise dos fenóme-

nos observados. (John Graunt e Sir William PeVy)

A teoria de jogos de azar e as probabilidades dos fenómenos aleatórios tornam-se objecto de estudo

para os matemá�cos (Blaise Pascal)

A palavra Esta�s�ca surge pela primeira vez no século XVIII. A par�r daí são vários os nomes que se

destacaram na história da sua evolução, entre eles, Quételet, Galton, Pearson, Weldon e Fisher.

No início a Esta�s�ca estava ligada ao Estado. Actualmente não só se mantém esta ligação como to-

dos os Estados dependem cada vez mais dela. Por este mo�vo, todos os Estados têm um Ins�tuto

Nacional de Esta�s�ca.

Por apenas mais

9,99€ poderá ad-

quirir estes magní-

ficos exemplares

de Esta�s�ca jun-

tamente com o

seu Semanário

Sabias que...a Esta�s�ca também nos engana!!!

Há três �pos de men�ras: men�ras, men�ras do

caraças e Esta�s�ca

( Mark Twain)

(ar�go completo na pág. 7)

HISTÓRIA 3


Esta�s�ca em Portugal

Os números e a sua História

Como no mundo Inteiro, a necessidade do conhecimento (por parte do estado) das caracterís�cas da sua população, leva à

aplicação da Esta�s�ca em Portugal.

Após o séc. XVI, o Estado absolu�sta, o desenvolvimento da administração e um mercado cada vez mais amplo e dinâmico,

marcam a necessidade de recorrer aos números como elemento decisivo na administração.

A contagem de riqueza em tempos mercan�listas, o cálculo da grandeza das potencialidades militares, a avaliação dos recur-

sos tributários e a realização de esboços de orçamentos estatais, foram os primeiros estudos efectuados.

O registo de acontecimentos como a contagem de forças militares, a enumeração de bens, rendimentos e despesas foi o que

mais se destacou na Idade Média Portuguesa, altura de grande escassez de dados de natureza quan�ta�va esta�s�ca.

(“História da Esta�s�ca em Portugal” de Fernando de Sousa – 1995).

Por ordem Real foi quan�ficada a sociedade, pois havia necessidade de conhecer o Exército e a população a defender.

Os primeiros registos são rela�vos aos besteiros (soldados que usavam a Besta como arma principal), que eram sujeitos a

controlo, estabelecendo-se mais tarde a relação quan�ta�va entre o número de besteiros e cada concelho (“conto”) e a res-

pec�va população.

Também na idade média, a Igreja produziu vários documentos (censos e tombos de propriedades), rela�vamente ao conheci-

mento da realidade socioeconómica de áreas por si controladas.

A crise que se instalou nos séc. XIV e XV, exigiu dos eclesiás�cos um melhor aproveitamento dos seus patrimónios, levando-

os à elaboração de inventários sistemá�cos de bens e rendimentos, aos tombos, que permi�am conhecer a situação econó-

mica de cada senhorio e prever os rendimentos de cada ano.

Eram feitos inquéritos pelos monarcas portugueses, inves�gando o estado dos direitos reais e a legi�midade das posses dos

nobres. Concluía-se da organização profissional e económica detectando-se alguns níveis de estra�ficação social.

Com estes dados, D. Dinis realizou um cadastro geral.

Os seguintes trabalhos são alguns dos que se conhecem desde a fundação da nacionalidade portuguesa e antes da criação do

INE:

• Rol dos besteiros do conto de D. Afonso III (1260-1279);

• Rol dos besteiros do conto de D. João I (1421-1422);

• Numeramento ou Cadastro Geral de D. João III (1527);

• Resenha da gente de guerra de D. Filipe III (1636);

• Lista de fogos e almas que há nas terras de Portugal de D. João V (1732); Censo do Marquês de Abrantes

• Numeramento de D. Maria I (1798) ou de Pina Manique;

• Recenseamento Geral de D. João VI (1801) ou do conde de Linhares

• Recenseamentos Gerais de 1835 e 1851

A chegada do Estado Liberal leva ao uso generalizado da cobertura esta�s�ca, pois o governo não pode exercer sobre o des-

conhecido. Inicia-se a primeira grande série esta�s�ca sobre o comércio – balança Geral do Comércio Do Reino de Portugal

(1776-1831)

A entrada na era esta�s�ca faz-se gradualmente durante o séc. XIX.

Com uma sociedade cada vez mais bombardeada com dados e informação numérica, houve necessidade de proporcionar à

população em geral, um sistema de ideias esta�s�cas e de capacidades para usar essas ideias.

Em 1959 e 1961, na reunião da OECE (Organização Europeia da Cooperação Económica), decidiu-se introduzir no plano de

HISTÓRIA 4


Foi apenas no sec. XX são u�lizados eficazmente os dados recolhidos, quando a esta�s�ca é vista como um ramo aplicado da

matemá�ca.

Só em 1935 se fundou o Instituto Nacional de Esta�s�ca (INE) que centraliza, até à actualidade, toda a actividade estatística

oficial.

Estes levantamentos esta�s�cos são apenas contagens ou recenseamentos não exaus�vos

da população. O I Recenseamento Geral da População, apoiado em princípios esta�s�cos

credíveis, surgiu em 1864, sendo os seguintes realizados em 1878, 1890, 1900, 1911, 1920,

1925, 1930 quando passam a ser realizados de 10 em 10 anos até 1970, e depois passam a

ser realizados em anos terminados em 1: 1981, 1991, 2001 e 2011.

ENSINO DA ESTATÍSTICA

A velocidade a que se desenvolveram os estudos esta�s�cos originou uma crise por falta de pessoal técnico.

Houve necessidade de ensinar esta�s�ca a um número de pessoas cada vez maior. Começou-se por privilegiar o ensino avan-

çado com vista a aperfeiçoar conhecimentos. Só mais tarde se passou ao ensino da Esta�s�ca elementar, para desenvolver

conhecimentos básicos, em cursos de pós-graduação.

Depressa se concluiu da necessidade destes conhecimentos serem introduzidos mais cedo, numa fase inicial do ensino univer-

sitário.

Com uma sociedade cada vez mais bombardeada com dados e informação numérica, houve necessidade de proporcionar à

população em geral, um sistema de ideias esta�s�cas e de capacidades para usar essas ideias.

Em 1959 e 1961, na reunião da OECE (Organização Europeia da Cooperação Económica), decidiu-se introduzir no plano de es-

tudos do ensino secundário, o ensino do Cálculo das Probabilidades e da Esta�s�ca, decidiu-se introduzir no plano de estudos

do ensino secundário, o ensino do Cálculo das Probabilidades e da Esta�s�ca.

Em 1963/64 são criadas as três primeiras turmas a funcionar a �tulo experimental.

Em 1963/64 são criadas as três primeiras turmas a funcionar a �tulo experimental. Em

1982 é criada a primeira licenciatura em Probabilidades e Esta�s�ca na F.C.L.

Ganhe Bilhetes para entrada no 8th Congress in

Probability and Sta�s�cs em Istambul 9-14 Julho

Ligue 808 000 000 (de 30 em 30 chamadas oferecemos um bilhete duplo com estadia num Hotel 4*)

PASSATEMPO

HISTÓRIA 5



PUBLICIDADE 6

LISBOA | 30 DE ABRIL | HOTEL BIOSTAT ****

Ciclo de Conferências

ESTATÍSTICA E

APLICAÇÕES A Estatística como fator de

Desenvolvimento das outras ciências

09h30 Sessão de Abertura

09h30 Sessão de Abertura

Regina Bispo Carita, Professora Auxiliar Convidada, Inves�gadora

do Centro de Esta�s�ca e Aplicações da Universidade de Lisboa

Douglas Wright, Professor da Faculdade de Ciência Atuarial e Esta-

�s�ca da City University of London

09h50 A Geoesta�s�ca e a crise mundial do Petróleo

Amilcar Soares, Presidente do Centro de Modelização de

Reservatórios Petrolíferos, Professor no IST

10h30 Termodinâmica Esta�s�ca—novas formas de energia

Fernando Galembeck, Professor de Termodinâmica Esta�s�ca na

Unicamp

11h15 Esta�s�ca Epidemiológica—os alertas na Saúde Pública

Ata Nevzat Yalcin, Professor na Akdeniz University , Dept Infectuous Diseases

and

Clinical Microbiology, Antalaya, Turkey

Roger Davis, Professor Associado, Department of Biosta�s�cs, Harvard School

of Public Health

12h00 Sessão de Encerramento

Dinis Pestana, Professor de Probabilidades e Esta�s�ca do Centro

de Esta�s�ca e Aplicações da Universidade de Lisboa

Destaque

A Estatística e a Sociolinguística

O USO DE MODELOS LINGUÍSTICOS EM ESTU-

DOS DE VARIAÇÃO LINGUÍSTICA

Inscrições em w

ww.univ-ab.pt

HOTEL BIOSTAT ****

Colinas de Lisboa

PASSATEMPOS 7

Horizontais: 1- Variável esta�s�ca em que a cada elemento é atribuído um par ordenado de valores (x,y). 2- Estudo

esta�s�co em que são observados todos os indivíduos da população, rela�vamente aos diferentes atributos em estu-

do. 3- Forma de apresentar as variáveis bidimensionais, ___ de dispersão. 4- O mesmo que diagrama de dispersão ( 3

palavras). 5- Tipo de amostragem u�lizada quando qualquer elemento da população tem a mesma probabilidade de

ser escolhido. 6- Quando não existe correlação diz-se que a correlação é ___. 7- O mesmo que medidas de localização,

medidas de tendência ___. 8- Processo que passa por definir o problema, determinar um processo de resolvê-lo e de

como obter informações sobre a variável em estudo. 15- Valores que dividem a distribuição em quatro partes iguais.

Ver�cais: 2- Tipo de variáveis. 3- Como podem ser designados os valores que são tratados na esta�s�ca. 8- Represen-

tação gráfica que se obtém unindo os pontos médios das bases superiores dos retângulos dos histogramas, através de

um segmento de recta, ___ de frequências. 9- Diagrama construído a par�r de dados bivariados. 10- Medida de locali-

zação. 11- Conjunto de seres com qualquer caracterís�ca em comum e com interesse para o estudo. 12- Representa

uma soma. 13- Quadro onde se apresentam os dados por classes e as frequências respec�vas. 14- Tipo de gráfico u�-

lizado para representar variáveis discretas.

(soluções na pág. seguinte)

Os gémeos

A mulher de um esta�s�co deu à luz gémeos.

Ele ficou encantado.

Telefonou ao sacerdote que também ficou

maravilhado com a no�cia. "Traga-os no Do-

mingo e iremos ba�zá-los." disse o sacerdo-

te.

"Não, respondeu o esta�s�co." Ba�zamos

um. Guardaremos o outro para controlo."


PASSATEMPOS 8

Procure 13 conceitos ou termos esta�s�cos

SOLUÇÕES Horizontais: População; Moda (de trás para a frente); Mediana; Variável (de trás para a frente); Gráfico Barras; Desvio Padrão; Frequência Relativa. Verticais: Pictograma; Histogra-ma; Gráfico Circular; Variância; Média (de baixo para cima); Qua-litativa (de baixo para cima); Fre-quência absoluta. Diagonais: Polígono Frequência

Soluções Palavras cruzadas

Horizontais: 1- Bidimensional. 2- Censo. 3- Diagra-

ma. 4- Nuvem de Pontos. 5- Simples. 6- Nula. 7- Cen-

tral. 8- Planificação. 15- Quar�s.

Ver�cais: 2- Con�nuas. 3- Dados. 8- Polígono. 9-

Dispersão. 10- Média. 11- População. 12- Somatório.

13- Tabela.14- Barras

Quando a Estatística nos engana

Na primeira metade do século XX responsabilizaram-se os bsicos atómicos e nucleares pelas decisões polí�cas da u�liza-ção destes conhecimentos para efeitos de guerra. É a u�lização abusiva e não a própria Esta�s�ca que gera absurdos e enganos frequentes. Um esta�s�co deve:

• Saber detectar abusos da análise esta�s�ca e seus possíveis erros.

• Dada a importância da publicidade nos dias de hoje, deve também dominar a arte de trabalhar os dados de modo a que estes mostrem o que se pretende.

Há erros porque os dados podem ser ob�dos de maneira em que se ques�ona o seu rigor ou porque dados colhidos por métodos válidos, poderem ser apresentados de maneira a induzir a confusão. Parece importan�ssimo a capacidade de se detectar este �po de erros sendo indispensável conhecê-los. A análise e a procura de erros, desenvolvem a capacidade de observação e aguçam o sen�do crí�co.


CLASSIFICADOS 9

Técnicos para projecto de

ESTATÍSTICA

(M/F)

Empresa pública do ramo Empresarial

Necessita contratar técnicos especializados para parti-

cipação em projecto da União Europeia para as se-

guintes áreas:

Perfil do candidato:

REF A—área de Demografia

Licenciatura/Mestrado na área de Estatística ou Geo-

grafia

REF B—área de Ecologia das Populações

Licenciatura em Biologia ou Estatística

Dá-se preferência aos candidatos com Mestrado em

Bioestatística

Para ambas as referências são requisitos essenciais:

• Experiência profissional

• Conhecimentos de informática , preferencial-

mente em softwares estatísticos (SPSS e R)

• Capacidade de trabalhar em equipa

• Autonomia, capacidade de apresentar soluções

e boa gestão do tempo

• Disponibilidade para ingresso imediato

Resposta a este anúncio por email para o endereço

[email protected] com o curriculum europass

e a referência a que se candidata

Oferece-se:

Oportunidade de integração numa organização dinâ-

mica e sólida e remuneração compatível com as activi-

dades a desempenhar

Professores Universitários

Conceituada Universidade Portuguesa recruta profes-

sores universitários para leccionar as seguintes Disci-

plinas:

REF A—Mecânica Estatística

Mestrado e/ou Doutoramento na área da Física

REF B—Quimiometria

Mestrado/Doutoramento na área da Química

Para ambas as referências são requisitos essenciais:

• Experiência na área do ensino universitário

• Conhecimentos de informática , nomeadamente

a plataforma Moodle e ferramentas estatísticas

• Disponibilidade para ingresso imediato

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pass e a referência a que se candidata

Oferece-se :

Remuneração compatível com as funções a desempe-

nhar e a possibilidade de integração no quadro de

docentes de uma das mais prestigiadas Universidades

Portuguesas


Da Guiness ao t de

Student

Quem tem conhecimentos e está familiarizado com a estatística, contacta com alguma frequência com o termo “margens de confiança” e sabe que estas se calculam com a famosa função t de Student. O que maioria das pessoas não sabe, e até quem a usa variadíssimas vezes, é que esta função matemática nasceu na fábrica de cerveja Guinness.

Neste contexto, este jornal teve a oportunidade de entrevistar William Sealey Gosset que nasceu em 1876 na Inglaterra.

Como posso trata-lo, por Sr. Gosset ou Sr. Student?

Bem, é uma forma curiosa de abordar a questão. O nome Student surgiu por volta de 1903, época em que trabalhava na Cervejaria Guinness em Dublin.

Como foi trabalhar para a Cervejaria Guinness?

Eu fui contratado em 1899, com 23 anos, recém-formado em Oxford em química e matemática como químico a fim de melhorar tanto o processo de fermentação como a seleção de matérias-primas e não como estatístico, funções que acabei por vir a desempenhar após alguns anos de pesquisa, tentando obter a matéria-prima para a cerveja ao menor custo possível, mas com a melhor qualidade possível.

E como foi que isso aconteceu?

Analisava amostras para otimizar tanto o processo de fermentação como o de seleção das matérias-primas.

Como assim?

Ao observar o processo de fermentação, notei que a amostra de levedura necessária a uma mistura era de difícil quantificação. Os técnicos que trabalhavam no laboratório tinham que pegar numa amostra de cultura e examiná-la ao microscópio e tinham que contar o número de células que viam. A quantidade de leveduras em qualquer processo de fermentação é fundamental. Assim, verifiquei que as anotações dos técnicos seguiam uma distribuição estatística particular chamada de Poisson, conhecida há mais de um século. Criei, então, regras e métodos de medição que levaram à quantificação das amostras de levedura muito mais exatas.

O que fez com esses dados preciosos?

Queria publica-los, mas a Guinness não permitia esse tipo de divulgação com medo de perder as fórmulas que eram mantidas em segredo.

Então, é nessa altura que entro em contacto com o Sr. Karl Pearson…

Sim, ele era editor da Biometrika, uma revista de estatística badalada e publicou um artigo meu :The probable error of a mean . Onde, de entre outros resultados, surgiu a denominada distribuição t de Student mas usando um pseudônimo.

Ou seja,” Student”!

Sim, “Student”! Na esperança de não ser descoberto…

O Sr. Pearson ajudou-o apenas na publicação?

Não, tinha sentido dificuldades na utilização da "Lei do Erro" em amostras pequenas e para resolver esse problema contactei com o grande estatístico da altura, Pearson. O que foi óptimo porque ele já tinha desenvolvido ideias que o levaram à distribuição do χ

2 mas, como todos os estatísticos nesta altura, estava mais interessado em grandes amostras.

Fale-me um pouco do Sr. Karl Pearson…

ESPAÇO DAS ENTREVISTAS 10


Era um bom amigo… contribuiu muito para o desenvolvimento da estatística como disciplina científica

séria e independente. Em 1911 fundou o Departamento de Estatística Aplicada na University College London , tendo sido o primeiro departamento universitário dedicado à estatística em todo o mundo. O seu pensamento fundamentou muitos

métodos estatiscos, como o Coeficiente de correlação produto-momento: primeira medida de força de associação a ser introduzido em estatística; distribuições

probabilidades que darão bases para desenvolver muitos trabalhos no futuro… Teste Qui-quadrado, Coeficiente de correlação, Regressão linear e correlação, trabalhando os dados com Galton... Enfim, um homem pleno de potencialidades!

Qual era a relação do Sr. Karl Pearson com o Sr. Galton?

Pearson era seu protegido e escreveu a biografia de Francis Galton.

O Sr. Galton também foi importante para a estatistica, certo?

Sim, sim! Foi considerado um dos “pais da Biometria” pelo seu esforço em quantificar e descrever o comportamento humano e a sua evolução. Foi ele que criou a escola de biometria que Karl Pearson frequentou.

O seu principal contributo no campo da estatística foi a introdução do conceito de correlação e a sua medição pelo coeficiente de correlação. Todos os seus trabalhos se baseavam na medição quantitativa feita a partir da lei normal de Gauss.

Em 1869 publicou o “Hereditary Genius” tentando demonstrar quantitativamente que as caracteristicas e habilidades humanas seriam hereditarias. Isto, depois de ter lido “A origem das espécies” escrito pelo seu primo Charles Darwin.

Mas ele tinha histórias curiosas, pode contar-me uma?

Lembro de uma engraçada!

Houve uma altura em que Galton percorria todas as igrejas de Londres para estudar o tédio provocado por

missas e sermões. Contava os bocejos, a sonolência, o arrastar de pés, a impaciência das congregações para

chegar à conclusão da ineficácia das orações para obter favores divinos. Veja só!

Mas voltando à sua história,Sr. Gosset. Depois da publicação do seu trabalho, o que aconteceu, teve algum impacto?

Nem por isso. O meu trabaho foi ignorado…

Só mais tarde Ronald Fisher pegou no meu trabalho. Fomos mantendo contacto por correspondência e acabou por fazer a distinção entre a média amostral e a média da população.

Tinhamos algo em comum, o interesse pelas amostras relativamente pequenas e não pelas infinitivamente

grandes. Fisher era um homem interessante!

Conte-me mais sobre ele…

Era um interessado pela teoria da evolução e seleção, sobretudo em genética, tal como Galton e foi com este tema que se interessou pela Estatística e que desenvolveu grande parte dos seus trabalhos.

Na altura da 1º grande Guerra não foi recrutado pelo seu problema de visão e esteve a lecionar numa escola como forma de serviço comunitário. Mais tarde teve uma oferta de emprego na Estação Agricola Experimental de Rothamsted. Nessa altura ele andava muito entusiasmado com os registos de observações que existiam há mais de cem anos. Analisou esses dados e introduziu um novo conjunto de métodos, como por exemplo o da máxima verosimilhança, a análise de variância, os testes de hipóteses e o planeamento de experiências.

Sr.Gosset foi um gosto ter esta conversa consigo e perceber o seu grande contributo para a evolução da estatistica no mundo. Muito obrigado

ENTREVISTA Segunda feira, 16 de Abril de 2012

REPORTAGEM 12

Realizou-se entre os dias 28 de Setembro e o dia 1 de Outubro de 2011 o

XIX CONGRESSO anual da SOCIEDADE PORTUGUESA DE ESTATÍSTICA na

bonita vila da Nazaré . A organização esteve a cargo da SPE , Ins�tuto

Superior Técnico e Escola Superior de Tecnologia e Gestão do Ins�tuto

Politécnico de Leiria. A temá�ca deste XIX Congresso foi “A Esta�s�ca e o

seu impacto nas outras ciências”. Foi vasto o leque de oradores que desfi-

laram neste congresso, face à enorme diversidade de aplicações que a

Esta�s�ca tem junto das outras ciências. Destacamos em par�cular a

par�cipação dos oradores Graciela Boente (Universidad de Buenos Aires,

Argen�na), João A. Branco (Ins�tuto Superior Técnico, Universidade Téc-

nica de Lisboa), Maria Lucilia Carvalho (Universidade de Lisboa) e Wolf-

gang Schmidt (Europa Universitat Viadrina, Alemanha).

Neste XIX Congresso, que teve lugar nesta magnifica unidade hoteleira da Nazaré, foram

várias as temá�cas abordadas que mostram ideias bastante posi�vas em relação às aplica-

ções da Esta�s�ca nos nossos dias. Gostaríamos de destacar a par�cipação especial da Pro-

fessora Teresa Oliveira da Escola Superior de Educação de Portalegre que fez uma apresen-

tação sobre a Esta�s�ca ter chegado onde nunca se �nha pensado : a área da Linguís�ca.

Com efeito, �vemos o privilégio de conhecer os úl�mos trabalhos nesta área das ciências

humanas. Sim, é verdade, já se sabia da aplicabilidade da Esta�s�ca a algumas das ciências sociais e humanas (Psicologia—a

Psicometria, Geografia Humana, Sociologia, Antropologia e similares), mas esta chegada da Esta�s�ca ao ramo da Linguís�ca

cons�tui um sinal claro de quão grandiosa é esta área de competências. Através do estudo dos modelos linguis�cos torna-se

mais fácil o ensino da língua e o progresso na aprendizagem .

O Congresso foi dirigido a profissionais, estudantes e u�lizadores de Probabilidades e Esta�s�ca, es�mulando a formação e a divulgação cien�fica na área, a par do intercâmbio cien�fico e da es�mulação da produção cien�fica nacional e a sua divulga-ção, nas vertentes teórica e aplicada; pretendeu-se

• fomentar a colaboração cien�fica entre membros das várias áreas cien�ficas;

• incen�var a troca de experiências de ensino de Probabilidades e Esta�s�ca;

• reforçar a afirmação e coesão da SPE.

O programa cien�fico do Congresso compreendia ainda um minicurso (Análise de Dados Longitudinais) e sessões plenárias com a presença de ilustres conferencistas convidados bem como comunicações (orais ou posters) seleccionadas. Neste con-gresso a SPE homenageou os seus três primeiros presidentes, os professores M. IveVe Gomes, João A. Branco e Fernando Rosado.

Os congressistas e seus acompanhantes registados foram convidados a par�cipar no Programa Social do Congresso, o qual

incluiu Porto de Honra, Passeio e Jantar do Congresso.


RIR ATÉ MAIS NÃO… 13

O balão de ar quente

Três homens estão num balão de ar quente. De repente, vêm-se perdidos um desfiladeiro. Um dos três homens diz: "Tenho um ideia. Nós podemos gritar por ajuda no desfiladeiro e o eco levará as nossas vozes para longe." Para tal, inclina-se no cesto do balão e grita bem alto:"Olllááá!!! Aonde nós estamos? (Eles ouvem o eco várias vezes.)

Passam 15 minutos.

É então que ouvem o eco de uma voz: "Olllááá! Estão perdidos!"

Um dos homens diz:" Quem falou foi um esta�s�co." Confuso, um dos outros homens pergunta: "Porque dizes isso?" Ele responde: "Por três razões:

(1) demorou muito tempo a responder; (2) estava absolutamente correcto; (3) a sua resposta foi absolutamente inú�l."

O avião

Dois esta�s�cos viajavam num avião de Los Angeles para New York.

Após uma hora de vôo, o piloto anunciou que eles �nham perdido um motor, mas que não se preocupassem pois ainda restavam três. O único problema é que em vez das 5 horas eles demorariam 7 horas até New York.

Um pouco mais tarde, ele voltou a comunicar que um segundo motor �nha falhado mas ainda �nham dois. Levariam 10 horas a aterrar em New York e não teriam problemas.

Passado algum tempo, ouviu-se novamente o voz do piloto no intercomunicador anunciando que o terceiro motor �nha avariado. Sem medo, ele disse que o avião podia voar com apenas um motor. O único problema é que demorariam 18 horas a chegar a New York.

A esta altura, um esta�s�co vira-se para o outro e diz: "Espero que não se avarie mais ne-nhum motor ou ficaremos aqui em cima para sempre!"


quiquadrado

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