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A luta aconteceu durante a tarde de 21 setembro, em um dos mais antigos estádios da cidade de São Salvador, 🌟 no bairro dos Aflitos.

O time foi comandado por Diego Torres e com um jogador argentino, Luis Miguel, que, na época, 🌟 havia se formado na academia com outros clubes negros da cidade, além de se formar em uma gangue.

Em fevereiro de 🌟 2019 o futebol alagoano foi rebaixado para a segunda divisão do Campeonato Baiano e permaneceu na categoria até 1 de 🌟 julho de 2020.

As cores das equipes são o azul e o branco (o

clube possui dois clubes da capital, uma na 🌟 cidade de Salvador e outra em Juazeiro da Conquista): O escudo oficial das equipes é o azul da equipe (precursora 🌟 de seu primeiro time de futebol) e o vermelho da equipe (precursora de seu primeiro time de futebol).

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O princípio de Pareto deriva da observação de Vilfredo Pareto de que apenas "poucas vitais" das vagens em seu jardim 🔑 produziam a maioria das ervilhas

O princípio de Pareto (também conhecido como regra do 80/20, lei dos poucos vitais ou princípio 🔑 de escassez do fator)[1] afirma que, para muitos eventos, aproximadamente 80% dos efeitos vêm de 20% das causas.

[2] O consultor 🔑 de negócios Joseph Moses Juran sugeriu o princípio e o nomeou em homenagem ao economista italiano Vilfredo Pareto, que notou 🔑 a conexão 80/20 em afun ganhar dinheiro passagem pela Universidade de Lausanne em 1892, como publicado em seu primeiro artigo "Cours d'économie 🔑 politique".

Essencialmente, Pareto mostrou que aproximadamente 80% da terra na Itália pertencia a 20% da população.

Pareto desenvolveu o princípio ao observar 🔑 que, em seu jardim, 20% das vagens continham 80% das ervilhas.[3]

É uma rule of thumb comum em negócios, por exemplo, 🔑 "80% das suas vendas vêm de 20% dos seus clientes".

[4] Cientificamente, a regra do 80/20 é aproximadamente seguida por uma 🔑 distribuição de lei de potência (também conhecida como uma distribuição de Pareto) para um conjunto particular de parâmetros.

[5] Mostrou-se também 🔑 empiricamente que muitos fenômenos naturais exibem tal distribuição.[6]

O princípio de Pareto é apenas tangencialmente relacionado com a eficiência de Pareto.

Pareto 🔑 desenvolveu tais conceitos no contexto da distribuição de renda e riqueza entre a população.

A observação original dizia respeito à população 🔑 e à riqueza.

Pareto percebeu que 80% da terra na Itália pertencia a 20% da população.

[7] Ele então fez pesquisas sobre 🔑 outros países e descobriu, para afun ganhar dinheiro surpresa, que uma distribuição semelhante acontecia.[8]

Uma tabela que deu à desigualdade uma forma muito 🔑 visível e abrangente, o então chamado efeito da taça de champanhe,[9] estava presente no relatório de 1992 do Programa das 🔑 Nações Unidas para o Desenvolvimento, no qual se mostrava como a distribuição da renda global é díspar, com os 20% 🔑 mais ricos da população mundial controlando 82,7% da renda mundial.[10]

Distribuição do PIB mundial, 1989 [ 10 ] Quintil da população 🔑 Renda 20% mais ricos 82.

70% Segundo quintil 11.

75% Terceiro quintil 2.

30% Quarto quintil 1.

85% 20% mais pobres 1.40%

Quanto maior o 🔑 número de previsões que uma teoria faz, maior a chance de que algumas delas sejam facilmente testáveis.

Modificações de teorias existentes 🔑 fazem cada vez menos previsões novas, aumentando o risco de que as poucas previsões remanescentes sejam mais dificilmente testáveis.[11]

Em ciência 🔑 da computação e teoria de controle em engenharia, tais como em conversores eletromecânicos de energia, o princípio de Pareto pode 🔑 ser aplicado em esforços de otimização.[12]

Por exemplo, a Microsoft notou que, ao corrigir os primeiros 20% dos bugs mais relatados, 🔑 80% dos erros e panes relacionadas em um dado sistema seriam eliminados.[13]

Em teste de carga, é uma prática comum estimar 🔑 que 80% do tráfego ocorre em 20% do tempo.

Em engenharia de software, Lowell Arthur expressou um corolário: "20% do código 🔑 contém 80% dos erros.

Encontre-os e conserte-os."[14]

Diz-se que cerca de 20% dos esportistas participam de 80% das grandes competições e, destes, 🔑 20% ganham 80% dos prêmios.

Isto também pode ser aplicado a equipes em muitos esportes populares.

O princípio de Pareto tem sido 🔑 usado também em treinamentos, em que aproximadamente 20% dos exercícios e hábitos têm 80% do impacto, sendo que o treinador 🔑 não deve focar muito em treinamento variado.

[15] Isto não quer dizer necessariamente que a alimentação saudável e o exercício físico 🔑 não são importantes, mas só que podem não ser tão significantes quanto às atividades mais importantes.

A lei dos poucos também 🔑 pode ser observada em apostas, nas quais se diz que, com 20% do esforço, é possível combinar a precisão de 🔑 80% dos apostadores.[16]

Segurança e saúde ocupacionais [ editar | editar código-fonte ]

Em segurança e saúde ocupacionais, profissionais usam o princípio 🔑 de Pareto para sublinhar a importância da priorização de perigos.

Assumindo que 20% dos perigos respondem por 80% dos acidentes, ao 🔑 categorizar perigos, profissionais de segurança podem dar mais importância ao combate destes 20% dos perigos que causam 80% dos acidentes.

Alternativamente, 🔑 se perigos forem abordados em uma ordem aleatória, é mais provável que um profissional de segurança corrija um dos 80% 🔑 dos perigos que responde apenas por alguma fração dos 20% dos acidentes.[17]

Além de assegurar práticas eficientes de prevenção de acidentes, 🔑 o princípio de Pareto também garante que os perigos sejam abordados em uma ordem econômica, já que a técnica assegura 🔑 que os recursos sejam mais bem empregados para prevenir a maioria dos acidentes.[18]

Na disciplina de ciência de sistemas, Joshua M.E.

Epstein 🔑 e Robert Axtell criaram um modelo de simulação social baseada em agentes chamado SugarScape, a partir de uma abordagem de 🔑 modelagem descentralizada, baseado em regras de comportamento individual definidas para cada agente na economia.

A distribuição de riqueza e princípio 80/20 🔑 de Pareto emergiram nestes resultados, que sugere que o princípio é uma consequência coletiva destas regras individuais.[19]

O princípio de Pareto 🔑 tem muitas aplicações em controle de qualidade.

É a base do diagrama de Pareto, uma das ferramentas-chave usadas em técnicas de 🔑 gestão da qualidade total e de Seis Sigma.

O princípio de Pareto serve como linha de base para as análises ABC 🔑 e XYZ em gerenciamento de tempo, amplamente usadas em logística e armazenamento com a intenção de otimizar a estocagem de 🔑 bens e os custos de manter e abastecer estes estoques.[20]

Em assistência médica nos Estados Unidos, descobriu-se que 20% dos pacientes 🔑 usam 80% dos recursos.[21]

Alguns casos de super-propagação se conformam à regra 80/20,[22] em que aproximadamente 20% dos indivíduos infectados são 🔑 responsáveis por 80% das transmissões.

No entanto, pode-se dizer que a super-propagação também pode ocorrer quando super-propagadores respondem por uma porcentagem 🔑 mais baixa ou mais alta das transmissões.

[23] Em epidemias com super-propagação, a maioria dos indivíduos infecta relativamente poucos contatos secundários.

O 🔑 Estudo de Saúde e Desenvolvimento Multidisciplinar Dunedin descobriu que 80% dos crimes são cometidos por 20% dos criminosos.

[24] Esta estatística 🔑 é usada para apoiar tanto práticas de revista policial, como políticas de janelas quebradas, supondo que, detendo criminosos que cometem 🔑 crimes menores, provavelmente serão encontrados muitos criminosos procurados por ou que normalmente cometem infrações maiores.[25]

A ideia tem uma aplicação como 🔑 rule of thumb em muitas áreas, mas é comumente mal usada.

Por exemplo, é um equívoco afirmar que uma solução a 🔑 um problema "se ajusta à regra do 80/20" só porque se ajusta a 80% dos casos.

Pode ser também que a 🔑 solução exija apenas 20% dos recursos que seriam necessários para resolver todos os casos.

Adicionalmente, é um equívoco usar a regra 🔑 do 80/20 para interpretar um pequeno número de categorias e observações.

Este é um caso especial de um fenômeno mais amplo 🔑 de distribuições de Pareto.

Se o índice de Pareto α {\displaystyle \alpha } , que é um dos parâmetros que caracteriza 🔑 uma distribuição de Pareto, for escolhido como α = log 4 ⁡ 5 ≈ 1 , 16 {\displaystyle \alpha =\log 🔑 _{4}5\approx 1,16} , então 80% dos efeitos vêm de 20% das causas.

Segue-se também que 80% de 80% dos efeitos mais 🔑 importantes vêm de 20% de 20% das causas mais importantes, daí em diante.

80% de 80% é 64%, 20% de 20% 🔑 é 4%, o que implica uma lei "64/4", que semelhantemente implica uma lei "51,2/0,8".

Da mesma forma, para 80% das causas 🔑 menos importantes e 20% dos efeitos menos importantes, 80% de 80% das causas menos importantes causarão apenas 20% de 20% 🔑 dos efeitos menos importantes.

Isto está intensamente alinhado com a tabela sobre população mundial e renda acima, em que os 60% 🔑 mais pobres possuem 5,5% da riqueza, uma conexão quase 64/4.

A correlação 64/4 também implica uma área "justa" de 32% entre 🔑 os 4% e os 64%, em que os 80% menos bem colocados dos 20% mais bem colocados (16%) e os 🔑 20% mais bem colocados dos 80% menos bem colocados (também 16%) têm relação com a correspondente base do topo e 🔑 o correspondente topo da base dos efeitos (32%).

Isto também está intensamente alinhado com a tabela acima sobre a população mundial, 🔑 em que os segundos 20% controlam 12% da riqueza e a base dos 20% do topo (presumivelmente) controlam 16% da 🔑 riqueza.[26]

O termo 80/20 é apenas uma forma abreviada para o princípio geral em operação.

Em casos individuais, a distribuição pode ser 🔑 também, por exemplo, mais próxima de 80/10 ou 80/30.

Não é necessário que a soma dos dois números resulte em 100, 🔑 já que são medidas de coisas diferentes, por exemplo, "número de clientes" vs."montante gasto".

Entretanto, cada caso em que a soma 🔑 não resulta em 100% é equivalente a outro em que a adição dá 100%.

Por exemplo, no caso acima, a "lei 🔑 64/4" (em que a soma dos dois números não resulta em 100%) é equivalente à "lei 80/20" (em que a 🔑 adição dá 100%).

Assim, especificar duas porcentagens independentemente não conduz a uma classe de distribuições mais ampla do que se obteria 🔑 ao especificar uma porcentagem maior e permitir que a outra seja seu complemento em relação a 100%.

Assim, há apenas um 🔑 grau de liberdade na escolha daquele parâmetro.

A soma que resulta em 100 leva a uma boa simetria.

Por exemplo, se 80% 🔑 dos efeitos vêm dos primeiros 20% das causas, então os restantes 20% dos efeitos vêm dos últimos 80% das causas.

Isto 🔑 é chamado de razão conjunta, que pode ser usada para medir o grau de desequilíbrio.

Uma razão conjunta de 96:4 é 🔑 muito desequilibrada, 80:20 é significantemente desequilibrada (como no caso de um coeficiente de Gini igual a 60%), 70:30 é razoavelmente 🔑 desequilibrada (como no caso de um coeficiente de Gini igual a 40%) e 55:45 é apenas levemente desequilibrada.

O princípio de 🔑 Pareto é uma ilustração de uma relação de "lei de potência", que também ocorre em fenômenos como incêndios florestais e 🔑 terremotos.

[27][28] Por ser autossemelhante ao longo de uma ampla gama de magnitudes, produz valores observados completamente diferentes de fenômenos de 🔑 distribuição gaussiana.

Este fato explica os frequentes colapsos de sofisticados instrumentos financeiros, que são modelados com o pressuposto de que uma 🔑 relação gaussiana é apropriada a, por exemplo, movimentos de preços de ações.[29]

Medidas de igualdade [ editar | editar código-fonte ]

Coeficiente 🔑 de Gini e Índice de Hoover [ editar | editar código-fonte ]

Usando a notação "A:B" (por exemplo, 0 , 8 🔑 : 0 , 2 {\displaystyle 0,8:0,2} ), com A + B = 1 {\displaystyle A+B=1} , medidas de desigualdade como 🔑 o coeficiente de Gini ( G {\displaystyle G} ) e o índice de Hoover ( H {\displaystyle H} ) podem 🔑 ser computadas.

Neste caso, as medidas são iguais.

H = G = | 2 A − 1 | = | 1 − 🔑 2 B | , {\displaystyle H=G=|2A-1|=|1-2B|,}

A : B = ( 1 + H 2 ) : ( 1 − H 🔑 2 ) {\displaystyle A:B=\left({\frac {1+H}{2}}\right):\left({\frac {1-H}{2}}\right)}

Índice de Theil [ editar | editar código-fonte ]

O índice de Theil é uma medida 🔑 de entropia usada para quantificar desigualdades.

A medida é 0 para distribuições 50:50 e chega a 1 com uma distribuição de 🔑 82:18.

Desigualdades mais altas produzem índices de Theil maiores que 1.[30]

I refer to all the days as "Bonus Days." Now that I am in my golden years I refer to them as "Double Bonus Days!"