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title: "CE082 - Seminários"
author: "Fernando Mayer"
date: "Agosto, 2016"
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# Sobre
## Formação

- Oceanógrafo (UNIVALI, 2005)
    - Modelos Lineares Generalizados (MLGs)
- Mestre em Ecologia (UFSC, 2011)
    - Modelos Lineares generalizados para dados de contagem com
      superdispersão e excesso de zeros
- Doutorado em Estatística e Experimentação Agronômica (ESALQ/USP,
  2013-2018)
    - Modelos estado-espaço não lineares para a dinâmica de biomassa de
      estoques pesqueiros
        - Inferência bayesiana

# Sobre
## Mercado de trabalho

- Grupo de Estudos Pesqueiros (GEP) (UNIVALI, 2005-2008): análise de
  dados pesqueiros (atuns e afins) e relatórios para ICCAT
    - Difusão do R, cursos
    - MLGs
    - "Manipulação" de bases de dados
- Ministério da Pesca e Aquicultura (MPA, 2010-2011): estatística
  pesqueira marinha do Brasil (2008 a 2010)
    - Métodos estatísticos para dados faltantes
    - Interação com IBGE
    - Relações políticas

# Sobre
## Atuação acadêmica

- Professor substituto ECZ/UFSC (2011-2013)
    - Recursos pesqueiros, ecologia de populações, informática aplicada
- Professor efetivo IMEF/FURG (2014)
    - Estatística básica
- Professor efetivo DEST/UFPR (2015-?)

# O que vamos fazer nessa disciplina?

> "Metafilosofia" da Estatística

- História da Estatística
- Evolução das principais técnicas
- A Profissão de Estatístico
- Fundamentos de metodologia científica e filosofia da ciência
- Seminários apresentados por profissionais de diversas áreas

# Quem veio aqui por causa do termo "data science"?

# Data Science? Estatística?

[The data science Venn diagram](http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram)

![](img/Data_Science_VD.png)

# Data Science? Estatística?

- Conhecimento de matemática e estatística: é o que você está fazendo
  aqui
- Habilidade hacker:
    - Saber programar
    - Saber responder perguntas sozinho
    - Saber usar ferramentas de busca
- Experiência substancial: depende da área dos dados, da interação com o
  pesquisador, ou de buscar o conhecimento

# Estatística

> I keep saying that the sexy job in the next 10 years will be
> statisticians, and I’m not kidding.
>
> --- Hal Varian, economista chefe do Google

Lohr, S. *For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics*. [New York
Times](http://www.nytimes.com/2009/08/06/technology/06stats.html?_r=0),
6 ago 2009.

# O detetive estatístico
## Fumar causa câncer?

Método científico (testar uma hipótese):

- Conduzir um experimento controlado
- A variável de interesse deve ser a única coisa que varia entre um
  grupo *experimental* e um grupo de *controle*
- Se houver diferença acentuada entre os dois grupos, podemos
  **inferir** que foi a variável de interesse que causou o resultado.

# O detetive estatístico
## Fumar causa câncer?

Não podemos fazer esse tipo de experimento com seres humanos!

Qual a alternativa?

# O detetive estatístico
## Fumar causa câncer?

Estudo observacional!?

- Selecionar um grupo que se formou no mesmo ano (com fumantes e não
 fumantes)
- Analisar a saúde dos integrantes na festa de 20 anos de formatura

Qual o problema com esse tipo de estudo?

# O detetive estatístico
## Fumar causa câncer?

- Fumantes e não fumantes devem ter outros aspectos de vida diferentes
- Se os fumantes tiverem uma saúde ruim, não saberíamos se foi por causa
  do fumo ou outros fatores

Mais problemas?

# O detetive estatístico
## Fumar causa câncer?

- Fumantes tem menor probabilidade de comparecer ao evento (devido a
  problemas de saúde)
- Fumantes podem morrer antes do encontro (definitivamente não
  comparecerão)
- Isso introduz um **viés** nos dados

# O detetive estatístico

A Estatística se aproxima muito de um trabalho de detetive.

- Os dados geram pistas e padrões, que *podem* levar a conclusões
  significativas
- Os dados apresentam pistas desorganizadas (a cena do crime)
- A análise estatística é o trabalho de detetive:
    - Processar os dados brutos
    - Obter conclusões

# Qual o objetivo?

## (de estudar estatísica)

- Sintetizar enormes quantidades de dados
- Tomar decisões melhores
- Responder a questões {sociais, ambientais, ...}
  importantes
- Reconhecer padrões
- Avaliar a efetividade de políticas, drogas, inovações, ...

# O detetive estatístico

> A análise estatística raramente revela "a verdade". Em geral,
> construímos um caso circunstancial baseado em dados imperfeitos.
>
> --- Charles Wheelan