Bayesiansk syklusforutsigelse

De fleste syklusapper tar utgangspunkt i en antakelse om 28 dager, og enten ignorerer de variasjon eller korrigerer i etterkant. Soulwise bruker i stedet bayesiansk forutsigelse – en statistisk tilnærming der estimatet av «hvilken fase du er i i dag» er den posteriore sannsynligheten av to ting: din historiske sykluslengde (prioren) og de daglige innsjekkingene du har logget denne syklusen (evidensen).

Hvorfor bayesiansk, ikke fast

En fast syklus på 28 dager er selvsikkert feil for de fleste. Det kliniske normalområdet er 21 til 35 dager, individuell variasjon fra måned til måned er stor, og livshendelser (stress, reiser, søvn, treningsmengde) forskyver syklusens lengde mer enn de fleste tror. En estimator med fast lengde gir deg en presis faseetikett selv når den underliggende usikkerheten er høy.

Bayesiansk estimering gir deg en faseetikett med et usikkerhetsbånd. Når båndet er bredt (tidlig i dataene dine, eller etter en syklus som ble lang), sier Soulwise fra om det på fasekortet. Når båndet er smalt (etter flere stabile sykluser), er faseetiketten til å stole på.

Hva som inngår i prioren

• Lengden på dine seks siste sykluser, hvis tilgjengelig.
• En svakt informativ startprior (28 ± 5) før noen data finnes.
• Et driftledd som gjør at eldre sykluser vektes mindre enn nyere.

Hva som inngår i grunnlaget

• Dine daglige innsjekkingsbrikker og energiglidebryteren.
• Eventuell loggført blødning eller småblødning.
• Valgfrie symptommarkeringer (hodepine, kramper) hvis du loggfører dem.

Systemet bruker ikke:

• Basaltemperatur (vi er ikke en fruktbarhetssporer).
• Symptombaserte gjetninger om eggløsning (utenfor omfanget).
• Rapporter om livmorhalsslim (utenfor omfanget).

Hva det ikke gjør

Det forutsier ikke eggløsning for prevensjon eller befruktning. Se non-medical-cycle-tracking for hele holdningen mot slike påstander.

Det gir ikke et nøyaktig enkeltdagspunkt når usikkerheten er høy. Fasekortet viser et vindu på 2 til 4 dager med skyggelegging etter konfidensnivå.

Det lærer ikke av andres data. Hver bruker har sin egen Bayesianske modell, som kjøres på enheten mot deres egen krypterte historikk.

Hvor det dukker opp

I fasekortet i det daglige ritualet, i oppsummeringsbrevet og som inndata til cycle-weather — den kortsiktige variansen lest opp mot din stabile grunnlinje.