Durante a Segunda Guerra Mundial, estatรญsticos da equipe de Abraham Wald analisavam todos os aviรตes que voltavam das batalhas e destavacam as รกreas com mais marcas de balas, O objetivo era identificar onde a estrutura dos aviรตes deveria ser reforรงada da maneira mais eficiente. A distribuiรงรฃo das perfuraรงรตes nรฃo era uniforme: as marcas em vermelho da figura representam as รกreas atingidas mais frequentemente. Com base nestes dados onde eles deviam reforรงar? Quais foram as recomendaรงรตes de Abraham Wald? 1) Nรฃo reforรงar as รกreas mais atingidas; 2) Blindar as รกreas sem marca nenhuma, como os motores, por exemplo. Os aviรตes que receberam mais tiros nas รกreas destacadas foram capazes de voar de volta. Mas os que foram atingidos nas รกreas sem marcas sequer voltaram. Ninguรฉm estava analisando as marcas de balas nos aviรตes que nรฃo voltaram. Este caso ilustra o Viรฉs de Sobrevivรชncia (Survival Bias), bastante comum quando analisamos dados para testar uma hipรณtese: se usarmos a รบnica fonte informaรงรฃo disponรญvel como sendo suficiente, vamos ignorar grande parte das causas destes problemas. Como a quantidade de informaรงรฃo faltante รฉ sempre infinitamente maior do que a informaรงรฃo disponรญvel, รฉ preciso fazer as perguntas certas. #martins_concursos https://www.instagram.com/p/B1qNkLWAY1v/?igshid=3ebydcswoih6