A Estatística que Explica o Mundo e Suas Origens Disputadas
A altura média do homem brasileiro, segundo estudos do Inep, é de 170,7 cm. No entanto, essa média não significa que a maioria dos homens brasileiros possua exatamente essa estatura. A realidade é que as alturas se distribuem em um gráfico em formato de sino, conhecido como curva normal ou distribuição gaussiana. Essa curva é mais acentuada na média, indicando que muitas pessoas se aproximam dela, e se afunila nas extremidades, mostrando que indivíduos muito mais altos ou muito mais baixos são menos comuns.
Essa característica gráfica não se restringe apenas à altura da população brasileira. A distribuição normal é um fenômeno recorrente em estatística, especialmente quando se lida com um grande volume de dados independentes. A maior parte dos dados se agrupa em torno da média, enquanto valores extremos se tornam cada vez mais raros. Essa regularidade é tão marcante que o estatístico britânico Karl Pearson, um dos pioneiros da estatística moderna, cunhou o termo “curva normal” para descrevê-la.
O nome “distribuição gaussiana”, por sua vez, presta uma homenagem ao matemático alemão Carl Friedrich Gauss. Contudo, o próprio Pearson alertou em 1924 que essa atribuição não é inteiramente precisa. Embora Gauss tenha publicado sobre o tema em 1809, popularizando o conceito, a distribuição normal já era conhecida décadas antes.
As informações foram reunidas a partir de estudos do Inep e de análises históricas sobre o desenvolvimento da estatística.
As Raízes Francesas da Curva Normal
A história da descoberta da curva normal revela uma intrincada teia de contribuições e reconhecimento tardio. Antes mesmo de Gauss, o francês Pierre-Simon de Laplace já abordava o tema em sua “Memória sobre as Probabilidades”, publicada em 1778, com ideias precursoras em um trabalho de quatro anos antes. Mas a paternidade da curva normal, segundo Pearson, remonta a outro francês: Abraham de Moivre.
Em sua obra “Miscellanea Analytica”, publicada em 1730 e reeditada em 1733, De Moivre já apresentava os fundamentos essenciais da distribuição normal. No entanto, sua contribuição monumental permaneceu relativamente desconhecida por décadas. O motivo? O estudo crucial sobre a curva normal estava contido em um apêndice de difícil acesso, incluído apenas em algumas cópias da edição de 1733, o que dificultou sua ampla divulgação.
A Fórmula de Stirling e a Contribuição de De Moivre
A “Miscellanea Analytica” de De Moivre também guarda outra reviravolta histórica. Para desenvolver seus raciocínios, o matemático francês necessitava de uma fórmula eficiente para calcular o fatorial de um número inteiro N (N!). Ele propôs que N! era aproximadamente igual a 2,5074… vezes a raiz quadrada de N, multiplicado por N elevado a N e dividido por e (a constante neperiana) elevado a N.
Posteriormente, De Moivre recebeu uma correspondência do escocês James Stirling, que apontou que a constante misteriosa 2,5074… era, na verdade, a raiz quadrada de 2π. Assim, o resultado obtido por De Moivre acabou entrando para a história como a “fórmula de Stirling”, obscurecendo ainda mais sua ligação original com a curva normal.
A discussão sobre quem realmente merece o crédito pela descoberta e popularização da curva normal continua. Se Gauss redescobriu o conceito independentemente de De Moivre e Laplace, a denominação “curva gaussiana” ganharia outra justificativa. Essa complexa história de descobertas e atribuições ressalta como o conhecimento científico muitas vezes evolui através de contribuições interligadas e de reconhecimentos que podem levar tempo para se consolidar.
Um esclarecimento adicional informa que, na semana anterior, a Sociedade Brasileira de Matemática foi coproponente da proposta de criação de uma olimpíada de matemática, juntamente com o Impa, em 2004.
