Se cá nevasse fazia-se cá ski

Este inverno tem sido fraco no que diz respeito à neve. Acho que até agora não tem passado uma semana inteira com neve. Vai e vem. Desaparece por completo, chove um pouco, faz sol, e depois cai. Hoje, por exemplo, não há neve nenhuma, como se pode ver pelas imagens em tempo real abaixo. Ontem nevou um pouco mas derreteu logo. O total de neve caída até agora é 0.73m. Por esta altura, no ano passado já tinha caído um total de 2m A média durante o inverno é 2.4m. O recorde é de 5m, por causa da tempestade de 1976. Enfim, ainda não vai ser desta que vou experimentar snowboarding na estância mais próxima (Kissing Bridge)... presentemente a operar com neve gerada artificialmente (o que não é ideal para esquiar). Isto é, assumindo que eu seria capaz de arranjar tempo para isso.

(BuffaloWebCam.com)

Verão

p < 0.05

Música muito significante para os meus ouvidos:

t = 2.7937, df = 638.83, p-value = 0.005367
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 
95 percent confidence interval:
 0.1370871 0.7857148

... o que quer dizer que "grande" é de facto  mesmo melhor :) heheheh...

Por outro lado, o JP pergunta-me por que razão eu estou armado em frequentista em vez de armado em Bayesiano. Há três razões para isto. A primeira pode ver-se abaixo.

Fig.1  Frequentista típico                                    Fig.2 Bayesiano típico

A segunda tem que ver com o facto de eu estar interessado em experiências muito simples, com apenas um factor. As melhores experiências são as mais simples. E eu só quero saber se as médias de duas distribuições são diferentes ou não. É uma experiência muito simples e por isso uso uma estatística simples também, neste caso o teste t. Podia ter usado um método Bayesiano, mas o resultado seria provavelmente(!) o mesmo. Por outras palavras, se o objectivo é matar uma carocha, tanto faz usar um jornal, uma lista telefónica ou uma tonelada de dinamite. Eu prefiro o jornal. Tanto os métodos frequentistas como os métodos Bayesianos são válidos: são consistentes com as mesmas leis de probabilidade. 

Mas a maior razão é a terceira. Bayes era um clérico, e mais não digo. O inventor do teste t foi William Sealy Gosset (pseudónimo student),  um cientista, um químico, um senhor. Gostava de andar aos tiros durante os tempos livres, e um belo dia decidiu inventar o teste t quando trabalhava para a cervejaria Guinness, em Dublin, como um método para avaliar a qualidade da cerveja stout. Não há razão melhor para ser frequentista...! O valor da estatística está amplamente demonstrado: a Guinness vende cerca de 8.500.000m3 de stout por ano. QED.

Quero!

Figura 1. A casa que eu vou ter quando for grande

Fica aqui! A opção streetview dá uma boa idea de como é de Verão.