O que significa dizer que há 30% de probabilidade de chover amanhã em sua cidade? No dia seguinte, choverá ou não choverá. Então, o que são esses 30%? Um jeito de entender a cifra é pensá-la como uma frequência. De cada 100 previsões de tempo iguais a essa, o cenário com chuva se materializará 30 vezes. Mas o que é uma previsão "igual a essa"? Se há algo que quase nunca se repete, é o conjunto dos parâmetros usados em um modelo climático.

Outro modo de compreender os 30% é encará-los como a confiança que o próprio meteorologista deposita em sua previsão. Ao anunciar os 30%, ele estaria dizendo que apostaria 7 contra 3 que não vai chover. Nesse caso, deixamos de falar do clima para falar de características subjetivas de quem o analisa.

Se há algo ao mesmo tempo sutil e controverso, é a filosofia da probabilidade. Em "Bernoulli’s Fallacy", Aubrey Clayton nos conduz pelos fascinantes meandros dessa metafísica estatística. Clayton se classifica como militante bayesiano (a corrente que aceita o subjetivismo) e mostra vários problemas associados à interpretação frequentista, que, segundo ele, se firmou nas ciências, particularmente nas ciências sociais, porque prometia uma objetividade matemática. Essa, porém, era uma falsa promessa, baseada numa falácia cometida por Jacob Bernoulli no século 18.

Para Clayton, o paradigma frequentista é o grande responsável pela crise de reprodutibilidade nas ciências. Ele nos levou a aceitar muitos falsos positivos como se fossem boa ciência. Não surpreende que seja difícil reeditá-los em estudos posteriores. O matemático defende que troquemos de vez a concepção frequentista pela bayesiana. Os elementos subjetivos que ela traz são indissociáveis da própria ciência, atividade que, por definição, nunca oferece respostas finais. Estamos sempre atualizando nossas perspectivas à luz de nova informação, exatamente como no teorema de Bayes.

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