Politica, Politica locala — noiembrie 17, 2016 at 09:43

Prof. Univ. Dr. Zbaganu Gheorghita – Facultatea de Matematica Informatica, Universitatea Bucuresti/Candidatul PSR Călărași la funcția de Senator

by

Votați Partidul Socialist Român, pentru o Românie a românilor, o Românie dreaptă, prosperă, puternică, unită și independentă! Fiți responsabili! Fiți arma letală pentru cei care v-au mințit, furat, călcat în picioare demnitatea de oameni, de români. Gata cu puterea hoților, fiți puternici acum! Nu-i mai votați, ucideți-i politic și trimiteți-i la groapa de gunoi a istoriei. Votați PSR!

pag-4-1Gheorghita Zbaganu. Pasiunea pentru matematica

Pasiunea pentru matematică… În liceu (Ion Neculce, București) mă duceam pe la olimpiade. In clasa a- X-a am luat premiul I pe București, cred că de acolo mi s-a tras. Era cool să fii matematician. Oamenii de știință erau aristocrația viitorului, iar matematica era regina științelor.

Proiecte de interes stiintific ale Dvs.

Proiecte de interes….. Chiar acum ma interesează două lucruri: calculul exact al al probabilităţii de ruină pe nişte modele mai generale şi misterele curbei Lorenz. Finalizez un curs de matematici aplicate in economie si asigurari si pregatesco conferinta pe care o voi sustine la seminarul romano-francez din august de la Lyon.

Despre risc. Putem vorbi despre o “evolutie a riscului”?

Risc in mai multe domenii

Matematicianul face teoreme si il intereseaza partea estetica: sa vezi ca un fenomen care la inceput pare ciudat, se poate demonstra. Riscul este doar un pretext.

În limbajul comun riscul este posibilitatea să se întample ceva rău. Jucătorii de cărţi ştiu despre ce este vorba. Există în noi o atracţie morbidă (?) pentru risc. Unii joacă la loto, alţii la cazinou, alţii fac pariuri. Dar riscul este omniprezent în viaţă. Suntem înconjuraţi de riscuri. Nu toate riscurile ne plac.

Orice om poate muri în orice zi. Riscul de moarte.

Se poate îmbolnăvi. Riscul de morbiditate.

Poate da o maşină peste el. Riscul de accidente.

Poate fi dat afară din slujbă. Riscul de şomaj.

Banca la care îşi ţine banii poate da faliment.

În casă la noi se poate sparge o ţeavă de apă.

Sau o conductă de gaze.

Se poate face un scurt circuit.

Cum măsurăm toate acestea? Care e unitatea de măsură? Uneori e simplu – cu asta se ocupă teoria matematică a riscului.

Pentru un asigurator orice asigurat al său este un risc. Evaluarea lui se face în BANI. Asiguratorul îţi face un serviciu: preia el riscul. Dar asta costă. Cat? Despre asta e vorba în teoria riscului.  Costul cestui serviciu se numeşte primă de asigurare. Dacă ea este prea mare, asiguratorul dă faliment deoarece clienţii săi fug la altul care le cere mai puţin. Dacă este prea  mică, asiguratorul dă din nou faliment: vor podidi peste el cererile de daună şi nu le va putea onora.

Care să fie prima de asigurare? Aceasta este problema centrală în teoria riscului.

Există riscofili şi riscofobi. Riscofilul este optimist: zeiţa Fortuna ţine cu el. În orice om este şi un spiriduş riscofil (pariuri, jocuri de noroc). Riscofobul este pesimist: zeiţa s-a supărat pe el. În orice om există şi un spirit riscofob.

Matematiceşte, asigurările sa fac între persoane riscofobe. Evident că asiguratul nu iubeşte riscul – altfel nu s-ar asigura. Dar şi asiguratorul urăşte riscul, deşi trăieşte de pe urma lui. Modelele matematice trebuie să răspundă la întrebarea : cum se poate face o asigurare între doi riscofobi.

În cea mai generală accepţiune, riscul este aleatorul. Adică întamplătorul. Nesiguranţa. În acest sens suntem inconjuraţi de aleator. Cele mai importante lucruri din viata noastră sunt rezultatul întamplării. Este o discuţie lungă. Aleatorul invită la filizofare. De mii de ani, mii de ganditori au încercat să răspundă la întrebarea: ce este întamplarea? Legile naturii sunt întamplătoare sau nu? Natura este aleatorie sau deterministă? Oamenii nu înţeleg acelaşi lucru prin aceleaşi cuvinte. Totuşi, presupun că suntem de acord că viaţa noastră este un proces aleator. Cît de aleator, asta este o altă problemă.

Ne naştem la întamplare, facem cunoştinţă cu lumea tot la întamplare, meseria ne-o alegem tot la întamplare, locul de muncă este tot aleator, ne căsătorim la întamplare, facem copii la întamplare, numărul lor este tot aleator şi, în final murim la întamplare. Riscul ne înconjoară permanent – şi cînd spun risc, repet, înţeleg “aleatorul”.

În matematică este simplu, fiindcă toţi înţelegem acelaşi lucru prin aceiaşi termeni. Disciplina care studiază ricul este statistica matematică. Nu statistica obişnuită, aceea care măsoară PIB-ul, salariul mediu, producţia industrială, agricolă. Aceea este statistica descriptivă. Ea culege date. Un asigurator, de exemplu are o bază de date în care vede valoarea daunelor cerute în trecut de către clienţi. Un politician cere să i se facă un sondaj de opinie. Plăteşte unei agenţii care întreabă 1000 de persoane, de exemplu, cu cine votează. Un medic vrea să ştie dacă un medicament e mai bun decît altul: face un experiment pe 100 de persoane şi obţine nişte date.

Întrebarea este: ei şi?

De aici pleacă statistica matematică. Există riscul de prima speţa: să resping o ipoteză adevărată şi riscul de a doua speţă: să accept o ipoteză falsă.

Ele sunt riscuri asumate.

La întrebarea pusă de practician (asigurator, inginer, medic, politician) “Este adevărat că…” statisticianul întreabă la randul  lui: “Dar tu ce risc îţi asumi?”. Dacă practicianul nu îşi asumă nici un risc, atunci statisticianul răspunde: “da, domnule, este adevărat. ” Tot ce vrei mata e adevărat. Cum, e adevărat că e mai bun medicamentul A decît B? Da, e adevărat. Şi ce, e adevărat şi că B e mai bun ca A? Şi asta e adevărat. Păi, dacă nu îţi asumi nici un risc, atunci nu ştiu să îţi răspund.

Sau: rezistă clădirea asta la cutremur?

Eeei, discuţia începe de aici: ce e cu riscurile astea?

Să zicem că ai acceptat riscul de 1%.

Oarecum, eu, statisticianul, aş răspunde aşa: cam în 99% din cazuri eu am avut dreptate, dar mai ştii?

Logic, metoda statisticii matematice se încadrează în ceea ce se numeşte inducţie. Mintea omului se bazează pe inducţie. Dacă am văzut că un lucru merge în cateva cazuri, atunci zicem că aşa va fi şi de acum înainte. În fiecare zi va răsări soarele, în fiecare an va fi primăvară şi tot aşa. Asta e gandirea noastră. Dar putem fi siguri că este chiar aşa? Pentru nişte găini, inducţia zice că stăpînul este acel zeu binevoitor care vine şi le da  în fiecare zi grăunţe. DAr, însă vine o zi cînd stăpînul ia o găină, o taie şi o jumuleşte…

Şi totuşi, metoda inductivă este singura de care dispunem. Adică metoda probabilistă. Motoarele de căutare (v-aţi întrebat cum poate Google să caute aşa de repede în miliarde de date?), digitalizarea (telefoanele mobile, televizoarele, GPS -ul ) toate se bazează pe un risc asumat: da, putem şi greşi, dar pană acum în 99 % din cazuri nu am făcut-o.

În acest sens putem vorbi de o evoluţie în timp a riscului. Putem da răspunsuri mai bune cu un risc asumat mai mic. Există, de exemplu, algoritmi de recunoaştere a formelor – de exemplu să se recunoască numărul de înmatriculare a unei maşini dintr-o dronă care supraveghează zona. Procentul de recunoaşteri greşite se poate micşora odată cu perfecţionarea instrumentelor (hardware) şi a algoritmilor (software). Pentru prima misiune s-au inventat inginerii, iar pentru a doua, matematicienii…

Leave a Comment

You must be logged in to post a comment.