os papers do Carlinhos

[Jose Carvalho <carvalho@statistika.com.br>]

Os artigos que lhe encantaram devem ser, mesmo muito bons. Os do Kemp, li-os a 
fortiori. Mas tenho de ler outra vez, se quiser "brigar" com o Carlinhos.

Vou insistir num ponto. Fazemos inferência maximizando verossimilhança (inter 
alia). Frequentistas e Bayesianos. Frequentistas que se prezam "geram" suas 
distribuições pela aleatorização. Quando não se pode aleatorizar, "empurram" 
modelos, mas isto já não é, estritamente falando, estatística. Bayesianos 
colocam uma camada a mais, uma distribuição a priori, que não tem a 
justificativa física de um procedimento aleatorizado. Por não ter essa 
justificativa "física", ficam como um estatístico em situação comum, não 
aleatorizada - "empurram" o modelo (a priori).

Sobre o cálculo, com propriedades assintóticas, dos níveis de significância, 
dos intervalos de consonância e derivados, penso que isso é mero cálculo. O 
conceito está nos "p-values", que nada tem a ver com isso.

Carlinhos, lembro-me do Kempthorne, falando de testes aleatorizados (a 
palavra, aqui, tem outro sentido). Testes em que, para se obter um valor de p 
igual ao "desejado" (por que esse?), se aleatoriza a decisão com 
um "aleatorizador". Kemp nos instava a pensar num fazendeiro de Iowa, que 
perguntava se, afinal, o fertilizante A era melhor do que B e o 
experimentalista lhe respondia: "Um momento". Rodava o aleatorizador (um 
dado, talvez) e, ao fim, dizia: "Sim, é melhor." Kemp esperava que o 
fazendeiro respondesse com um "go jump into the lake" (sempre estávamos em 
mixed company, senão seria mais forte a frase). Sobre o teste aleatorizado, 
em direta e óbvia analogia, eu sempre pensava que o procedimento Bayesiano 
era bem parecido com isso. Os níveis p de 5% (ou de 5.12%) sempre apareceriam 
do cálculo. Mas... seriam resultado de mero artifício matemático, nada a ver 
com a realidade.

Velho, é pra provocar, né?

Abraços do

Zé