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Manuel Ayres 29/10/2007 |
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ESTATÍSTICA E O NÚCLEO FAMILIAR No século XIX, Galton coletou uma série de dados sobre a estatura dos pais e dos respectivos filhos. O eminente cientista observou que quando os pais eram de baixa estatura, a tendência dos filhos era de serem mais altos; por outro lado, se os pais fossem altos, a propensão dos filhos era de serem de estatura mais baixa. A esse fenômeno ele designou de “Regressão para a Média”, pois, do contrário, seríamos todos gigantes, como os descritos nas fábulas, ou tão pequenos, quanto o “Chapolin Colorado”, após tomar suas famosas pílulas encolhedoras, exclamando: - não contavam com a minha astúcia! O termo Regressão foi, daí em diante, estudado como modelo matemático, sobretudo por Karl Pearson, no qual um fenômeno causal, denominado variável independente (X), é responsável por determinado efeito, representado por outra variável designada dependente (Y). Por exemplo, um acidente de trânsito - variável dependente - pode ser determinado por um motorista alcoolizado - variável independente. Algumas vezes, contudo, a estatística estuda, de modo conjunto, duas ou mais causas e somente um efeito. Retornando ao mesmo exemplo, podemos ter como determinante do acidente: 1) motorista alcoolizado; 2) motorista imprudente; 3) defeito do semáforo; 4) motorista desabilitado; 5) estouro de um pneu de um carro em alta velocidade. Temos, assim, 5 causas possíveis capazes de determinar um mesmo efeito, o acidente de trânsito. Em outras palavras, um só efeito, o acidente, pode ser ocasionado por uma ou várias causas, exatamente o modelo matemático da Estatística da Regressão. Há poucos dias, numa roda de amigos cuja média de idade girava em torno de sete (7) décadas, um deles contava-nos a ocorrência, em sua família, de um comportamento que julgava comum nos lares brasileiros, cujas relações compreendem pais, filhos, netos, avós e outros menos votados. No meu caso, dizia-nos, “tenho, entre outros familiares, esposa, uma filha, dois netos e minha sogra. Em termos de atenção todos nós dependemos, como de praxe, da nossa mulher, a matriarca da família, considerando uma escala em forma de igualdades, mas numa determinada ordem natural de importância.” Você, perguntei, deve ser o primeiro do ranking. Não, respondeu, em primeiro lugar figuram meus netos. Então, você deve ser o segundo em nível de atenções - sugeri. A segunda posição, esclareceu, é o da nossa filha. Bem, observei: claro que você deve ser o terceiro. Não, informou, a terceira, na ordem, é a minha querida sogra. Agora – eu disse confiante- estou certo, você é o quarto. Ainda não, continuou, esse lugar pertence à Loja de Conveniência da matriarca, que ela curte com muita alegria, mas na quinta posição estou eu. Depois, com sua inteligência brilhante, acrescentou: e só não sou o sexto colocado porque minha mulher não tem um cachorro… Entre um leve espirro de meu neto e uma estouvada pneumonia do marido, a atenção primeira será, com rigorosa certeza, para o pequenino e indefeso ditador… Meu amigo, contudo, estava confiante de subir um degrau nesse ranking familiar. É que, dizia-nos: minha querida sogra, pela qual tenho grande carinho e respeito, com seus oitenta e tantos outonos, está desejosa de se unir ao marido, que já habita o além há mais de uma década. Se ela nos deixar, passarei para o quarto lugar na escala das atenções familiares. E, quem sabe um dia, com a crise globalizante no mundo dos negócios, a Loja de Conveniências poderá esvaecer, passando eu a ocupar o terceiro posto, que seria uma posição de destaque no podium, de fazer inveja aos nossos atuais pilotos de Fórmula 1. Como apoio no fundamento dessa estória, imaginei que se Galton e Pearson ainda estivessem entre nós, teriam que desenvolver novo modelo matemático de regressão, onde um único fator, a matriarca da família, nesse caso, seria responsável pelas atenções conferidas a netos, filha, sogra, loja e marido. Trocando em miúdos, o novo modelo estatístico compreenderia uma causa – variável independente - e diversos efeitos, as variáveis dependentes, o inverso dos modelos estatísticos de Regressão desenvolvidos pelos referidos cientistas. * Saiba mais sobre Manuel Ayres no nosso painel de personalidades: Clique Aqui |