Um Estudo Sobre o Pensamento Bayesiano na Vida Cotidiana

Este trabalho, desenvolvido no âmbito do PET Estatística da UFSCar, explora o pensamento bayesiano e suas aplicações em situações cotidianas. O estudo aborda a diferença entre a inferência frequentista e a bayesiana, destacando como a última incorpora informações prévias para atualizar probabilidades com base em novos dados.

Um exemplo prático discutido é o diagnóstico de doenças, onde o Teorema de Bayes é utilizado para calcular a probabilidade de uma pessoa estar doente após um teste positivo, considerando as probabilidades prévias e os resultados dos testes. Outro exemplo apresentado é a aplicação da inferência bayesiana em pesquisas eleitorais, demonstrando como esse método pode estimar a proporção de votos e avaliar a chance de um segundo turno, mesmo em cenários com dados incompletos ou parciais.

A conclusão do trabalho reforça a importância da estatística bayesiana na análise de dados, oferecendo uma abordagem flexível e robusta que permite melhor compreensão dos fenômenos estudados, mesmo em situações com informações limitadas.

_{Apresentação do pôster "Um estudo sobre o pensamento bayesiano}

_{na vida cotidiana" no 67º RBras, realizado em Londrina-PR.}