Às vezes, quando estamos estudando algo, acabamos aprendendo mais do que esperávamos.
Há alguns dias, andei estudando ligação probabilística de bases de dados. Acabei notando que uma coisa interessante: essa técnica pode ser usada para comparar coisas bem diferentes. Anotei no meu caderno e resolvi explorar mais a fundo hoje.
Vejamos.
Entendendo a desigualdade regional no Brasil a partir do mundo Na época que eu trabalhava mais diretamente com comunicação a partir de estatísticas, o problema principal era: como ajudar o leitor não-especializado a entender um número?
Atualização (27/05/2020): o professor Pedro Nascimento Silva (ENCE/IBGE) fez uma apresentação sobre o mesmo tópico em 2019 para o Colóquio do IME-USP. O link para slides e vídeo da apresentação podem ser encontrados aqui.
Eu queria fechar esse ano com um problema que andei lendo a respeito no passado recente: inferência descritiva com amostras não-probabilísticas. Alguns dos textos mais interessantes são Smith (1983), Meng (2014), Elliott e Valliant (2017) e Meng (2018).
Tive a oportunidade de estudar amostragem e análise de dados amostrais na ENCE com excelentes professores1 esse ano. E foi incrível! Tentei aproveitar da melhor maneira possível. Entre algumas ideias exploradas, existem os modelos de superpopulação, que desempenham um papel fundamental na análise de dados amostrais. É uma ideia tão interessante que resolvi escrever um post sobre isso, mas com uma restrição: ser didático e, se possível, interessante para um público mais amplo.
Pesquisando no repositório das piores ideias da humanidade1, não é raro encontrar a seguinte frase:
“A pobreza importa. A desigualdade, não.”
Aparentemente, tem gente que acredita nisso. Vou mostrar o quanto isso é estúpido.
Considere a sociedade A, cuja renda média é $500.10 e o índice de Gini é 0.400. Vejamos a distribuição cumulativa.
Agora considere a Sociedade B, produzida a partir de \(n\) transferências regressivas para o indivíduo mais rico de modo que os demais indivíduos não-pobres estejam quase na linha de pobreza.