14/08/2021
Hoje dei uma aula sobre genética e aprofundei em uma noção um pouco mais avançada (para ensino fundamental) de probabilidade. A ideia era mostrar o quanto probabilidade não é determinação (porém é uma boa estimativa).
As probabilidades que a gente calcula num cruzamento de 1° Lei de Mendel ou 2° Lei de Mendel são "probabilidades teóricas", ou seja, é o que eu espero encontrar a partir daquele cruzamento acontecendo de fato. Mas para que eu veja uma *probabilidade observada* em um cruzamento real que seja próxima da "probabilidade teórica", é necessário ter muitos cruzamentos ou um cruzamento com uma prole de grande tamanho (exatamente o que Mendel fez com as ervilhas). A explicação disso é uma lei da matemática chamada Lei dos Grandes Números.
Daí parece que isso não tem nada a ver com outras áreas científ**as mas tem. É a mesmíssima ideia que faz com que sejam necessárias amostras suficientemente grandes para inferir sobre parâmetros (médias e percentuais por exemplo) de características de uma população da qual a amostra foi extraída. Por isso instrumentos com a PNAD (do IBGE) têm tantos casos mesmo não pesquisando a população toda.
E é daí que vem a noção de margem de erro em pesquisas amostrais, que nada mais é do que uma "flutuação" aleatória entre o que medimos na amostra e o que seria esperado para a população total. Amostras maiores tem menor margem de erro, ou seja, parâmetros amostrais mais próximos dos parâmetros populacionais. De mesma forma, mais cruzamentos em genética geram probabilidades cada vez mais próximas do que calculamos via leis de Mendel. Uma moeda lançada 5 vezes pode dar coroa nas 5 vezes. Só lançando, sei lá, umas 100 vezes que a gente veria mais ou menos 50% caras e 50% coroas (se a moeda não for viciada hahaha). A probabilidade teórica (esperada) para cara e coroa é 50% pra cada mesmo (1/2).
Daí fiz algumas simulações pra provar essas coisas usando o software porque eu acho fundamental expor a galera das escolas públicas às linguagens de programação. E ensinar isso cada vez mais.