Os desafios da Dilma

Pensando cá comigo sobre os desafios da Dilma, não consigo fazer a equação fechar. De um lado, creio que o PT entendeu que a militância e a aproximação com os movimentos sociais é fundamental para o partido ter conquistado a vitória. Ao mesmo tempo, não terá vida fácil no relacionamento com o congresso e com o mercado. Como agradar os três ao mesmo tempo?

Para agradar os mercados, terá que fazer algo parecido com Lula I: política econômica mais ortodoxa no Bacen e na Fazenda. Para agradar ao congresso, é aprovar as emendas deles, distribuir cargos para a base aliada e, obviamente, nada de reforma política (afinal, os partidos pequenos são os principais a perderem com uma reforma política que se preze). E para agradar a militância e movimentos sociais, terá que ou abrir o bolso (passe livre, por exemplo) ou comprar a briga das lutas das minorias (índios x Belo Monte, LGBT etc.). O problema é que cada uma dessas vertentes se choca com as outras duas. Se abrir o bolso, desagradará ao mercado. Se adotar políticas de direitos civis mais progressistas, brigará com o congresso mais reacionário. Se forçar a reforma política, brigará com o congresso.

Se alguém tiver alguma ideia de como ela pode fazer o que parece impossível, sou todo ouvidos. Por enquanto, fico pensando se o PT irá, forçado pela realpolitk, cometer o suicídio político de se afastar ainda mais da militância e movimentos sociais, e perder o poder em 2018.

ps.: Uma possibilidade é agradar o congresso sempre, o mercado nos dois primeiros anos, e a militância nos dois anos finais.

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Links: Bayes e estimadores robustos

Uma boa pergunta e excelente resposta no Cross Validated (site irmão do stack overflow). E, num comentário, um link para uma pergunta e repostas mais interessantes ainda.

O ponto geral dos comentários, pelo que entendi, é que estimadores Bayesianos robustos são difíceis de serem obtidos. O argumento é dado no contexto de um exemplo Bayesiano em que um modelo com erros distribuídos segundo T (ao invés de Normal, como é tradicional) estima mal os parâmetros, enquanto um estimador simples frequentista estima bem os parâmetros. Mas o que eu acho é que o exemplo é infeliz. Ele gera dados “contaminados” e quer um modelo que estime o valor original dos dados não contaminados. Mas ou bem a gente tem informação de que os dados são contaminados e a natureza da contaminação (e, nesse caso, essa informação a priori deve entrar no modelo e/ou na priori), ou bem a gente não tem essa informação e, portanto, não dá para considerar robusto um método que despreza os dados tanto assim. Porque, no fim das contas, ao desprezar os outliers, nós estamos incorporando no modelo uma informação a priori (outliers devem ser desprezados) de forma qualitativa. Com Bayes, essa informação pode ser incorporada quantitativamente.

ps.: Buscando algumas coisas na internet sobre o tema, acabei deparando com esse comentário, que tem uma frase no mínimo curiosa:  [a] crude but very effective model of marital happiness [is]: rate of lovemaking minus rate of fighting.

 

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Meu voto em Dilma no segundo turno

Não votei na Dilma no primeiro turno e tinha a intenção de votar nulo no segundo. Aqui explico porque acho que vale a pena votar na Dilma no segundo turno, contra Aécio Neves.

Meu sentimento subjetivo é que o governo Dilma foi um péssimo governo. Do mesmo modo que meu sentimento subjetivo com relação ao Lula é de não gostar nem um pouco do governo dele. E no entanto, mesmo com esse sentimento subjetivo, quando olho objetivamente para os números, para a história do Brasil e para a história do mundo, considero o governo Lula o melhor governo da história do Brasil. Não quero descartar aqui a questão subjetiva, emocional. Mas é preciso escolher se queremos votar com o fígado ou não.

Mas comecemos pelas negativas. Ou seja, argumentos que considero furados para votar na Dilma. Tem petista argumentando que a inflação do FHC foi maior que da Dilma, o que é verdade. Mas alguém duvida que com o PSDB a inflação será menor que com Dilma? Eu não duvido. E pelo simples fato de que o PSDB vai fazer um ajuste fiscal e monetário que aprofundará a recessão, aumentará o desemprego e reduzirá a inflação para o centro da meta. Quando os petistas fazem essa crítica ao PSDB, eles estão certos. Erram apenas ao não considerar a implicação da crítica: a inflação será menor. E não tenham dúvida, a inflação menor beneficia os pobres.

Mas o arrocho fiscal vai prejudicar os mais pobres. Temática que considero o problema número 1 do Brasil. Não é educação, não é saúde, não é segurança. É a pobreza e desigualdade do país. Para terem uma ideia de com o Brasil ainda é pobre, vejam o gráfico abaixo, que traz a renda familiar:

A maior parte dos brasileiros com quem convivo está nos 9% (verde claro) ou nos 4% (verde escuro).  Ou seja, eles ou fazem parte dos 15% mais ricos ou dos 5% mais ricos. É natural que eles tenham dificuldade de entender a pobreza do Brasil. Mas quase 50% das famílias ganham menos de R$ 1.500 reais por mês. É a renda familiar. Divida esse valor por quatro, e você terá a renda individual. É de chorar. Então, a gente tem que melhorar a vida das pessoas. E temos muito ainda pra fazer.

O Samuel Pessoa criticou a propaganda do PT recentemente, por comparar alhos com bugalhos. Mas comparando banana com banana, dá pra ver que a diferença entre PT e PSDB é sim assustadora. Eu achei uma série de slides que tem vários gráficos que mostram como foi a evolução dos indicadores sociais nos últimos 20 anos (FHC + Lula + Dilma). Esses números mostram o que foi o governo PT. Resumo aqui os principais gráficos.

No slide 20, vemos o percentual de famílias abaixo da linha da pobreza desde 1990 até 2009. Em 1993, 23% dos brasileiros estavam abaixo da pobreza extrema. Em 1995, com o plano real, esse número cai para 17%! Isso mostra o impacto do fim da hyperinflação. Deve ter algum ruído estatístico aí, mas o efeito é real. Porém, fica estagnada nos 7 anos seguintes do governo FHC, chegando em 2002 a 16,5%. Essa é a grande realidade. O FHC fez muitas reformas, privatizou, instituiu metas de inflação etc., e no final a pobreza ficou estagnada após os ganhos do plano real. Lula assume em 2003, após subir para 17,5%, chegou em 2009 para 8% da população. Repito, se em 7 anos de FHC passamos de 17% de brasileiros na extrema pobreza para 16,5%, no Lula saímos dos 16,5% para 8% nos mesmos 7 anos. São 8 p.p. de queda (tem uns arrendondamentos aí).

Tem um outro gráfico, nos slide 15, que acho mais impressionante ainda. Ele mostra a desigualdade de renda (medido pelo GINI) e a renda per capita, de 1960 até 2012. E o que a gente vê é uma correlação positiva entre a renda per capita e a desigualdade. A renda per capita cresce no período de 1960-1980, juntamente com a desigualdade. Ficam ambas estagnadas nos anos 80 e 90, incluindo aí o governo FHC. Há até uma queda brusca na desigualdade em 1995 (plano real), mas que é revertida já em 96. Ou seja, o governo FHC não conseguiu, de maneira consistente, reduzir a desigualdade do país. É só a partir de 2003 que vemos uma correlação negativa entre renda per capita e desigualdade. A renda per capita sobe nos últimos 12 anos, e a desigualdade diminui. Nunca antes na história do país conseguimos esse padrão de desenvolvimento. Mas, e isso é bastante relevante, o gráfico mostra que a desigualdade atual, mesmo com toda queda, é maior do que a aferida em 1960! Somos mais desigual hoje, mesmo com toda a queda, do que antes do golpe militar. Esse é o tamanho da tragédia do golpe de 64. E que temos revertido nos últimos 12 anos de governo PT.

Os tucanos argumentam que o modelo petista de redução de pobreza e desigualdade se esgotou. E esse é, em minha opinião, o maior debate que deveria ter sido feito nessa eleição. Mas a verdade é que o que o PSDB tem proposto é, basicamente, a volta ao modelo anterior de desenvolvimento do Brasil. Um modelo que significou pouca efetividade no combate à pobreza e em crescimento com aumento da desigualdade.

O PSDB não me convenceu de que o modelo de desenvolvimento deles é compatível com a redução da pobreza e desigualdade. O histórico do partido, como mostrei aqui, joga contra essa perspectiva. E, talvez mais importante, os aliados deles são justamente aqueles que mais se beneficiaram do modelo anterior de desenvolvimento. Por tudo isso, não dá para acreditar no contrário.

O PT tem como aliados a outra metade que se beneficiou do modelo de desenvolvimento anterior. Mas o PT comprovou de fato que, apesar dos aliados, conseguiu reduzir a pobreza e desigualdade. Eu creio que a explicação está no fato de que o PT tem grupos de pressão importantes no interior os partidos ligado aos movimentos sociais. Veja o gráfico abaixo, que creio ilustra como a vinculação com sindicatos reflete-se em indicadores econômicos e sociais.

E se o modelo do PT de governar se esgota, creio que tem a ver com o descolamento do PT dos movimentos sociais, como vimos em 2013. Mas o PSDB não é uma alternativa real nesse ponto, pois são mais descolados ainda do que o PT.

ps.: o meio-ambiente é o problema do futuro para o mundo e, portanto, para o Brasil. Infelizmente, nesse ponto, PT e PSDB são muito similares.

ps.2: Eu não gosto de gráficos com eixo y que não começam no zero. Isso cria uma ilusão de que a variação é maior do que de fato é. Mas não tenho tempo para fazer eu mesmo os gráficos. Deem os devidos descontos. Mas a conclusão não muda.

ps.3: Sobre corrupção, PT e PSDB são igualmente envolvidos em escândalos de corrupção e não vejo diferença entre eles nesse ponto. E ainda por cima acho que a corrupção não entra nem nos cinco maiores problemas do Brasil hoje (pobreza, violência, educação, saúde, direitos humanos e de minorias e meio-ambiente, não necessariamente nessa ordem). Talvez num sexto ou sétimo lugar.

ps.4: se você acha que o PT e o PSDB são iguaizinhos ideologicamente, veja o gráfico da pág. 7 desse artigo.

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Whatsapp e o pornô

Suponho que todo mundo que tem whatsapp saiba que ele é, provavelmente, a maior rede de troca de arquivos pornô do Brasil. Em tempos de internet, o que não falta é conteúdo pornô à disposição. Tá certo que às vezes dá pra ter medo de pegar vírus. E o sucesso do whatsapp nessa seara pode ser um pouco por causa disso. Mas eu suspeito que o sucesso pornográfico do whatsapp reside em outro aspecto.

Quase todo dia eu recebo pornô no whatsapp seguido de fotos do facebook ou diálogos do whatsapp identificando a mulher das fotos, contando a história dela. Invariavelmente com o propósito de deixar bem claro a humilhação que ela está sofrendo. Ou seja, não se trata de compartilhar pornô anônimo. Esse nós encontramos na internet. O que querem é o pornô identificado, de preferência com doses sádicas de humilhação alheia.

Eu confesso que não entendo muito bem a psiquê desses compartilhamentos. E esse post é um pouco para compartilhar – eita verbo – minha incredulidade e estupefação diante desses fatos. Tudo se passa como se quiséssemos apontar os dedos coletivamente. Como se o gozo não se desse pelo pornô, mas pelo pornô seguido do apontar o dedo. Não é uma anônima, mas a Maria amiga do João.

A coisa funciona mais ou menos assim. Alguém manda umas fotos ou vídeos de mulheres fazendo sexo ou em poses sexuais, nuas. E, aqui é o registro mais curioso, muitas vezes acompanham fotos do facebook da menina, com nome, amigos, dados do perfil, de forma a poder identificar a história da menina e a própria menina na rede social. Não basta que as fotos sejam de anônimas. É preciso identificar o objeto da pornografa e permitir o linchamento virtual da pessoal. Em suma, queremos dar nomes aos bois.

Pensando sobre o assunto, lembrei que o post mais visitado do saudoso blog do Hermenauta foi, por muito tempo, sobre Leila Lopes e o pornô. Nele, o Hermenauta, analisando o processo de normalização do pornô no Brasil, diz a certa altura:

No fundo a história da Leila é algo cômica e algo triste, o que me faz pensar que a tal da “normalização” do pornô ainda vai demorar um pouquinho enquanto tiver que depender de ruínas humanas (grifos meus).

Ele estava falando de outra coisa, mas penso que ele acertou onde não viu. Esse pornô de humilhação e apontamento de dedos do whatsapp é um pornô que depende da ruína alheia. Eu não sei o que isso significa. O que eu acho que sei é que não diz coisa boa sobre quem compartilha esse tipo de coisa.

ps.: eu nunca sei como reagir quando recebo essas coisas. Eu tenho ficado em silêncio, mas é um silêncio que tem me incomodado bastante. Esse post, de certa forma, é uma maneira de dizer, sem nomear as pessoas, que seria bacana se elas parassem com isso. Mas duvido que chegue ao conhecimento delas esse meu incômodo. Só se, como n’O Hermenauta, esse meu post se tornar o mais acessado do Blog. Pra quem tem um post sobre maconha e outro sobre casamento muito procurado por evangélicos como posts mais visitados, não seria algo tão absurdo.

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A Viúva Grávida – de Martin Amis

Conforme tinha comentado anteriormente, estava lendo o livro do Martin Amis, A Viúva Grávida. Eu cheguei até a escrever – mas creio que apaguei – que o livro valia a pena só pelo começo.

O livro é bom, mas acho que nunca mais vou ler livros do Martin Amis. É muita coisa que eu não entendo no livro dele. O  vocabulário é difícil, mas até aí ok, a literatura também está aí para nos ensinar coisas. O problema é que, muitas vezes, pedaços da história não parecem ter pé nem cabeça.

Eu não consigo compreender os personagens. Às vezes eu não consigo compreender nem a história. Talvez minhas demandas de transparência sejam altas demais. Mas o fato é que é muito angustiante. Tem passagens muito bonitas, tiradas muito boas e pensamentos bacanas. Além das referências literárias. Mas não creio que seja pra mim. O final do livro foi até um sacrifício. Lê-lo até o final.

Agora é hora de mudar. Mas depois de tanto Philip Roth e agora o Amis, não tenho a mínima vontade de começar qualquer outro livro de qualquer romancista. O que é uma pena, pois estava curtindo a volta a minha fase de leitura de livros. Aguardemos as cenas dos próximos capítulos.

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Passagens que eu marquei:

Quando a gente fica velho.. Quando a gente fica velho, a gente se apanha fazendo testes de cena para o papel de uma vida inteira: aí, depois de ensaios intermináveis, finalmente a gente estrela um filme de terror – um filme de terror sem talento, irresponsável e acima de tudo de baixo orçamento, no qual –  como é de praxe nos filmes de terror – guardam o pior para o final.

Em seguida chegam os cinquenta e vão em frente, cinquenta e um, cinquenta e dois. E a vida se dilui outra vez. Porque agora existe dentro do nosso ser uma presença enorme, da qual ninguém desconfiava, como um continente que não foi descoberto. É o passado.

Quando acordamos pela manhã (pensou ele), a primeira tarefa que temos pela frente é esta: a distinção entre o verdadeiro e o falso. Temos de dispensar, apagar os reinos de mentirinha criados pelo sono. Mas ao término do dia era o contrário e procurávamos o inverídico e o fictício, por vezes beliscando a nós mesmos para ficar acordados, em nossa ânsia de associações absurdas.

E inveja, o dicionário sugere, nos leva, por um movimento do cavalo no jogo de xadrez, até empatia. Do latim invidere, “olhar de modo malicioso”, de in-“dentro” + videre, “ver”. Inveja é uma empatia negativa. Inveja é uma empatia no lugar errado e na hora errada.

E na manhã seguinte, por falta de costume, a gente fala, sabe como é, fala assim, me liga um dia desses. E ele olha pra gente. Como se você fosse uma leprosa que tivesse acabado de propor a ele um casamento. Porque me liga um dia desses é uma chantagem emocional, entende? E nenhum compromisso é permitido. Os rapazes venceram. De novo.

“Por que chama assim, a posição dos missionários?”
“Porque os missionários”, respondeu Lily, “diziam aos nativos que parassem de fazer aquilo como se fossem cachorros e passassem a fazer como se fossem missionários.”

Expectativa, ansiedade, não como um estado passivo, mas sim como a mais atarefada e fulgurante de todas as atividades: aquilo era a juventude.

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A representatividade das pesquisas de opinião

Muito já se falou sobre a representatividade das pesquisas de opinião e intenção de voto. Eu não tenho muito a acrescentar, mas  um comentário lá no blog do Gelman resume a coisa toda:

A known probability sample is sufficient but not necessary. What is necessary is that the selection be (conditionally) independent of the outcome. If so, the sample is (asymptotically) informative for the population no matter how twisted and narrow the selection (so long as it is large enough). If this is not the case, parametric assumptions are needed.

E isso é tudo. Ah, e lembrem-se da distinção entre condição suficiente e necessária. Se eu digo, “Se chove, então o chão fica molhado” (Se A, então B), Chover (A) é suficiente para o chão ficar molhado (B), mas não necessário. Afinal, o chão pode ficar molhado sem chuva (que o digam as mangueiras paulistanas molhando as calçadas).

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P-valor – again and again

Saiu um comentário, na BPSR, dos colegas Glauco Peres e Fernando Guarnieri, sobre um artigo de Figueiredo Filho et. al. que falava sobre p-valor. Eu até comentei o artigo original aqui no Blog. Eu realmente recomendo que vocês leiam meu comentário original. Embora hoje em dia eu tenha mudado um pouco de opinião (na época do texto eu acreditava mais no uso do p-valor), o meu comentário original explica mais como penso.

Voltando ao texto da BPSR, nós temos uma situação curiosa. Meu post original apresentava minhas discordâncias com Figueiredo Filho et. al. Peres e Guarnieri apresentam críticas ao texto de Figueiredo Filho et. al. E nas conclusões falam coisas que eu concordo quase que integralmente. E no entanto, eu não concordo com a maior parte do argumento utilizados para criticar Figueiredo Filho et. al. Ou seja, eu estou numa situação em que consegui discordar de ambos os trabalhos sobre p-valor! O que aliás reforça meu ponto original de que tenho muitas dúvidas se esse tipo de discussão vai levar a gente a algum lugar. E, pior ainda, apesar disso continuo aqui discutindo o ponto!

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O primeiro ponto deles é uma crítica à limitação da análise gráfica, defendida por Figueiredo Filho et. al. O problema atual dos trabalhos de ciência política não é que utilizem muitos gráficos, mas que utilizem poucos! Ora, a análise gráfica não precisa se limitar à análise exploratória de dados (EDA, na sigla em inglês). Conforme Gelman (2003) e Gelman(2004), a análise gráfica pode ser utilizada para avaliar a adequação dos modelos aos dados.  No caso da análise Bayesiana, isso pode ser feito por meio de posterior predictive checks. Mas mesmo que você não seja Bayesiano, é possível pelo menos fazer uma análise de resíduos, no caso de análise de regressão.

O caso deles é ainda mais prejudicado porque o exemplo que utilizam, de uma análise completamente sem teoria, é completamente desvinculado da realidade dos trabalhos em ciência política. Ninguém sai analisando dados sem teoria. A análise gráfica (seja de EDA, seja de posterior predictive checks ou similar) é feita junto com a teoria. O propósito da análise gráfica não é substituir a teoria ou os resultados quantitativos, mas complementá-los.

O segundo ponto deles é que podemos sim usar p-valor em amostras não aleatórias. A situação aqui é curiosa, pois eu concordo com eles – contra Figueiredo Filho et. al -, mas eu discordo dos argumentos apresentados por Peres e Guarnieri!

Eles estão corretos em chamar a atenção para a origem fisheriana do p-valor. Eu inclusive comentei aqui na minha outra postagem esse fato. Mas quando eles dizem que “Conditional upon the null hypothesis being true, if the observed values discern enough from the expected values we can then reject the hypothesis that the difference between them is due to chance“(p. 130), eles deveriam atentar para o “expected values“da frase. De onde afinal vem os valores esperados? Ora, sendo o p-valor um conceito frequentista, vem da ideia da repetição dos dados infinitas vezes sob condições similares. É esse fato que torna a estatística t (ou qualquer outra) uma variável aleatória. Ou seja, é o próprio fato da amostra ser aleatória que uma estatística da amostra é uma variável aleatória, com uma distribuição de probabilidade e sob a qual eu posso calcular o p-valor (que é a probabilidade de encontrar, em outras amostras, sob condições similares, estatística tão ou mais extrema do que a observada). Se a amostra não for aleatória, o p-valor só pode ser calculado se nos modelarmos o processo gerador dos dados com algum modelo probabilístico (e aqui eu discordo de Figueiredo Filho et. al.). Então, sem amostras aleatórias, o p-valor só faz sentido no contexto de uma modelagem do processo de geração dos dados.

O terceiro ponto deles toca em duas questões: tamanho da amostra e p-valor e magnitude dos efeitos. Vou considerar esses dois pontos separadamente.

Sobre o primeiro ponto, Peres e Guarnieri argumentam que não é verdade que sempre é possível achar um p-valor significante aumentando o tamanho da amostra. Embora eles estejam tecnicamente corretos (se a hipótese nula for verdadeira, o p-valor não será significativo aos níveis usuais), é um ponto irrelevante. Pois a hipótese nula nunca é verdadeira. Eu desafio qualquer pessoa a me dar um único exemplo de uma hipótese nula verdadeira em ciências sociais. Ora, nós já sabemos de antemão que modelos nunca são perfeitos e, portanto, estão sempre errados. Mas se eles estão sempre errados, então a hipótese nula nunca poderá ser verdadeira.

O segundo ponto é mais interessante, pois eles não acreditam que a significância estatística tem qualquer relação com a magnitude do efeito estimado. Mas, como Gelman já apontou, achados estatisticamente significantes tendem a superestimar a magnitude dos efeitos. A razão é que se nós estamos procurando estimativas significantes, então em média nossos achados vão ser maior do que o “verdadeiro” valor dos parâmetros. Vale notar que o problema aqui não está no uso do p-valor para quantificar incerteza, mas na prática de reportar achados que são significantes e não reportar achados não-significantes. De todo modo, a lição é clara: significância estatística tende a estimar valores do parâmetro viesados para cima.

No quarto ponto deles, segundo o qual a gente pode sim utilizar o p-valor em populações, eu estou de acordo.

Ao final, Peres e Guarnieri concluem o artigo deles com recomendações que eu concordo inteiramente. E, como eles mesmos argumentam no comentários deles, espero que esse meu comentário mostre que a questão é realmente controversa. Como case in point, lembro aqui uma discussão que ocorreu no blog do Andrew Gelman, sobre a própria definição de p-valor, e que eu comentei aqui no próprio blog. Estatísticos do mais alto gabarito não conseguiram nem mesmo concordar com a definição de p-valor. A definição que usamos aqui (e que Peres e Guarnieri usaram) é a mesma utilizada por Gelman, mas atacada por exemplo por Wasserman, um reconhecido estatístico frequentista.

A dúvida maior, porém, é saber o que fica para o leitor com menos conhecimento do assunto. Diante de três opiniões distintas sobre o p-valor, o que fazer? Eu sinceramente não sei. A minha recomendação é radical e envolve abandonar o p-valor quase inteiramente. O p-valor não serve para determinar se uma variável deve ou não entrar no modelo, a confusão do p-valor com o nível de significância impede que o p-valor seja usado corretamente para quantificar a incerteza de uma variável e, por fim, o filtro da significância estatística e o p-hacking tornam a própria utilizam do p-valor muitas vezes em algo pernicioso.  Mas o que colocar no lugar? Essa a verdadeira questão. Deixemos a resposta para outro dia.

 

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