A Probabilidade da Morte

Transcrição

1 A Probabilidade da Morte Thiago de Paiva campos

2 Para darmos um significado matemático (probabilístico) à filosofia existencial, consideremos a existência, o dia a dia, como um jogo de vida V ou de morte M. Intuitivamente, a probabilidade de dar morte M, qualquer que seja o dia, é notoriamente de 50%. No entanto, esta demonstração necessita de maior rigor matemático, pois é possível que em 60 dias, tenhamos um resultado de 60 dias de vida V. Sendo cada dia independente do dia anterior, ou seja, os resultados de Vida ou Morte não são afetados pelos dias anteriores. Neste caso, se executarmos N jogadas que equivalem a dias, sendo o número de dias que o jogo da existência deu Vida V, então podemos considerar que, para qualquer N, a razão será sempre: E quando N se esperar que, segunda a razão acima:, ou seja, quando o número de dias tende à morte, é de Isso significa que quando o número de dias da existência de um ser humano se aproxima cada vez mais da morte, há 50% para Vida V e 50% para a Morte M, dado pelo resultado de. ( ) Com na vida real não existe uma quantidade infinita de dias de Vida, então esta fórmula se aplica melhor em situações onde já exista uma probabilidade analítica a priori para um determinado, no caso, a probabilidade de um ser humano morrer baseada na PA de N de seus dias. Ao dizermos que a probabilidade de mortes é, estamos dizendo que, se o ser humano viver sua vida em sua PA de N, eventualmente o número de mortes

3 M em relação ao número total de dias de Vida V será muito próximo de, e permanecerá tão próximo de enquanto o número de dias não chegar ao limite da Morte M. A existência humana pode ser traduzida pela metáfora do dia a dia, que, incrivelmente tem, em sua maioria, um número grande de Vidas V, até chegar ao limite da Morte M. Que marca o retorno da vida do Ser ao Nada de onde se originou. Mas qual é a média de vida de um ser humano que venha a ter uma morte natural? Suponhamos um ser humano com uma PA de N = (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21), por exemplo, a média desta PA é igual a 11. Então a média é definida como a média dos dois valores do meio da PA de N que contabiliza as horas de sono (ver artigos anteriores). No conjunto de dados {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} a média é 4 e 6, formando o cálculo: Isso quer dizer que este ser humano hipotético tem uma média de vida de mais 5 anos. Agora suponhamos que o universo da existência humana é um universo finito simbolizado pela letra grega, o que sempre é o caso, já que todo ser humano um dia haverá de saborear o gosto da morte. Axioma: A soma de todos os eventos elementares é igual a 1 O que este axioma realmente quer dizer? Ao certo, ele expressa a estrutura matemática do comportamento do universo desde o mais ínfimo átomo à complexidade do comportamento humano. O somatório de todos os eventos elementares é igual a um pode ser representado pela seguinte integral: ( )

4 O que quer dizer que o somatório de todos os eventos elementares do universo são iguais a 1. Axioma: Para todos os eventos arbitrários, a probabilidade de os eventos se realizarem simultaneamente é dada pela soma das probabilidades de todos os eventos elementares pertencentes a No entanto, se a intersecção for vazia, então a probabilidade é igual à zero. Isso quer dizer, em termos práticos filosóficos, que todos os eventos do universo como a Vida e a Morte, a probidade de os eventos da Vida e da Morte ocorrerem simultaneamente é dada pelo somatório das probabilidades de todos os eventos elementares à Vida e à Morte. Esse axioma pode ser mais bem compreendido por meio de uma integral definida: ( ) ( ) No entanto, como disse no axioma, se a intersecção for vazia, então a probabilidade é igual à zero. O que pode ser representado por: ( ) ( ) Axioma: Para todos os eventos arbitrários, a probabilidade de que um ou outro evento se realize é dada pela soma das probabilidades de todos os eventos elementares pertencentes em. ( ) ( ) ( ) ( ) Isso significa que para todos os eventos de Vida e de Morte na existência, a probabilidade de que a Vida ou a Morte ocorra é dada pela soma das probabilidades de todos os eventos elementares pertencentes à Vida e à Morte.

5 Se a variável da Morte é uma variável aleatória na Vida, e com densidade dada por f(x), então o intervalo infinitesimal da integral é [x, x + dx], que tem probabilidade f(x)dx; o que formalmente, pela função densidade de probabilidade, denotada por ( ) da variável aleatória contínua da Morte em x, então temos a seguinte função que satisfaz os cálculos: ( ) ( ) Onde a variável aleatória da Morte contínua e constante tem densidade ( ) se, e somente se, f é uma função não negativa integrável à Lebesgue tal que a probabilidade no intervalo da integral [0, N] é dada por: ( ) um valor Por outro lado, a probabilidade de a variável aleatória da morte x assume dado pela integração: ( ) Em que: ( ) ( ) A função de densidade de probabilidade assume um valor. Por exemplo: a distribuição uniforme e contínua no intervalo [0, 1/2] da integral definida possui uma densidade de probabilidade que é dada por: f(x) = 2 para 0 ( ) Onde temos a distribuição padrão da densidade da probabilidade:

6 ( ) Neste caso, se a variável aleatória da Morte x, sendo dada e sua função admitindo a densidade de probabilidade f, então o valor esperado da Morte em x pode ser calculado pela integração da função: ( ) Uma distribuição possui uma função de densidade de probabilidade se, e somente se, a sua função de distribuição acumulada F(x) é absolutamente contínua como PA de N que determina a contagem dos dias da existência humana. Neste caso, F é diferente em quase todas as partes, e a sua derivada é a sua densidade de probabilidade: ( ) ( ) Se uma distribuição de probabilidade admite uma densidade, então a probabilidade de cada conjunto de um ponto {a} é zero; o mesmo vale para conjuntos finitos e contáveis, como a PA de N. Uma função ( ) é descrita pela sua densidade conjunta do vetor aleatório contínuo da Vida e da Morte representados por ( ). ( ) ( ) ( ) Até agora nossos cálculos abrangem apenas uma variável: a Morte representada pela incógnita x. Agora chegou a hora de calcularmos a densidade de probabilidade associada com múltiplas variáveis. A partir de agora nossos cálculos não são mais válidos somente para morte natural, mas também para todo tipo de morte, como acidente, assassinato, doença, suicídio, e etc. Para variáveis aleatórias contínuas tais como é matematicamente possível definir formalmente a função densidade de

7 probabilidade associada ao conjunto de coisas do universo, isto é, o Todo. Esta função é definida por um número de variáveis que define a probabilidade da morte do ser humano ocorrer. ( ) ( ) ( ) Chamaremos então de o vetor aleatório com duas dimensões: a Vida e a Morte, representadas por (x, y), onde a probabilidade de se obter o vetor na existência humana com x = Vida e y = Morte representados por PA de N. ( ) ( ) ( ) As principais variáveis envolvendo o cálculo diferencial e integral da morte; são variáveis de índole médica, tais como: Múltiplas varáveis na relação funcional entre o sono e a morte: Variáveis diretamente relacionadas entre sono e morte: Ondine, apneia do sono (mista e obstrutiva), Tassinari, morte súbita familiar fatal do sono (isso é uma síndrome), morte súbita do lactente. Causas indiretas: Estresse. Má arquitetura do sono. Insônia Parassonias. Aumento de latência de sono. Apneia do sono (é direto e indireto). Transtornos psiquiátricos (tanto como causa como consequência). Isso pode levar a síndrome metabólica, doença cardiovascular, surtos depressivos (exemplo o que matou Michael Jackson foi distúrbio de sono). Causas intracelulares e biomoleculares conhecidas. Aumento de radicais livres que atuam na cadeia respiratória, aumento de fosforilação regiões da telomerase, defeitos na beta oxidação (principalmente em nível mitocondrial), diminuição da efetividade dos canais de glutamato com influxo de cálcio intracelular. Esses relacionados com envelhecimento e que pode ser acelerado com sono ruim. Além, claro de pré-disposições genéticas outras associadas.