Model-free statistics

De vez em quando eu percebo, tanto no mercado quanto na academia, uma reverência por métodos estatísticos “model-free”, ou “assumptions-free”, ou não-paramétricos. Eu, que prefiro abordagens baseadas em modelos, sempre tive desconforto com essa reverência, mas nunca fui capaz de articular uma argumentação consistente e clara para expressar meu desconforto. Felizmente achei essa argumentação aqui, do Christian Henning no blog da Deborah Mayo, que deixa bem claro para mim o que realmente significa assumption-free e os limites desse caminho.

Destaco um trecho, para incentivar os leitores:

The mean in fact assumes that “the data are so that the mean doesn’t give a misleading result”, which doesn’t only depend on the underlying truth but also on how the result is used and interpreted. This is what properly used misspecification tests actually do: they don’t test the truth of the model assumption (that’s impossible), they rather test whether there is anything in the data that will mislead the statistic that one would want to compute.

This holds for all kinds of statistics, be they parametric or nonparametric. Just because there is a theorem that tells us something about a certain method in a large class of models or even model-free doesn’t mean that the method doesn’t come with assumptions. It still cannot be taken for granted that the assumption “the method will make sense of the specific dataset” is fulfilled.

Sobre Manoel Galdino

Corinthiano, Bayesiano e Doutor em ciência Política pela USP.
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