Resumo livro "uma senhora toma cha" capitulos 3, 4 e 9 - bioestatistica

Prévia do material em texto

Uma senhora toma chá (capítulos 3, 4 e 9)
Capítulo 3
William Sealy Gosset foi contratado devido a seus conhecimentos químicos e matemáticos para trabalhar em uma cervejaria cujo dono, Guinness, desejava investir em ciência. Os conhecimentos matemáticos de Gosset foram uteis na contagem de leveduras vivas para a produção de cerveja, pois pouca levedura não completava a fermentação e muita deixava a cerveja amarga. Através da distribuição estatistica de Poisson, Gosset criou métodos e regras de medição das taxas de levedura.
Gosset foi estudar com Pearson no laboratório biométrico de Galton. Gosset publicou na revista Biometrika os seus resultados com as leveduras sob pseudônimo de Student, pois a Guinness era contra divulgações. Gosset tinha um problema relacionado a pequenas amostras, sua premissa fundamental foi que o conjunto inicial de medições tinham distribuição normal pelos “testes de hipótese”. Fisher, amigo de Gosset, provou os resultados de suas pesquisas
Capítulo 4
Ronald Fisher foi uma criança com deficiência visual, para resguardar sua visão os médicos lhe proibiram de ler com luz artificial. Desse modo, Fisher frequentou desde os sete anos palestras de astrônomos, fascinando-se por astronomia. Fisher desenvolveu denso sentido geométrico, pois seu professor de matemática não fazia uso de recursos visuais para ensina-lo. Essa perspectiva geométrica permitiu que Fisher resolvesse diversos problemas estatísticos. 
Antes mesmo de se formar, Fisher publicou seu primeiro artigo cientifico na revista Biometrika, submetido a Pearson. Fisher teria sido rejeitado pela atitude soberba de Pearson mantendo-o fora da corrente principal de pesquisa matemática e estatística. Além disso, Fisher discutiu sobre a teoria de adaptação randômica de Darwin e juntou-se ao movimento eugenista da época. Na segunda guerra mundial, foi acusado de fascismo e afastado dos trabalhos relacionados a guerra. Após abandonar sua carreira de professor, concluiu sua obra em que combinava o coeficiente de correlação de Galton e a teoria genética da hereditariedade mendeliana. 
Capitulo 9
O teorema central do limite não havia sido demonstrado até 1930, no entanto, muitos haviam se apoiado nessa teoria, como por exemplo, La Place e Fisher. O teorema central do limite assegura que a distribuição estatística pode ser aproximada pela distribuição normal de probabilidade sem importar a origem dos dados iniciais. Essa distribuição pode ser chamada de distribuição gaussiana, com a distribuição normal a matemática torna-se mais tratável.
Em geral, todo tipo de soma e diferença de variáveis normais tem distribuição normal, mas se duas variáveis aleatórias tem distribuição normal, sua soma também terá. De acordo com esse teorema, se um evento tem probabilidade finita de ocorrer, a distribuição de frequência será uma distribuição normal cuja média é a probabilidade do evento. A capacidade de tratar a distribuição normal matematicamente dá ao cientista um modelo complexo de relações. A distribuição normal tem apenas dois parâmetros de Karl Pearson que são a média e o desvio padrão.