Previsao Bayesiana do Ciclo

A maioria dos aplicativos de ciclo assume uma duracao de 28 dias e ignora a variabilidade ou corrige depois. A Soulwise usa a previsao bayesiana — uma abordagem estatistica onde a estimativa de "em qual fase voce esta hoje" e o posterior de duas coisas: a duracao historica do seu ciclo (o prior) e os check-ins diarios registrados neste ciclo (a evidencia).

Por que bayesiana, nao fixa

Um ciclo fixo de 28 dias esta confiantemente errado para a maioria das pessoas. A faixa clinica normal e de 21 a 35 dias, a variabilidade individual de mes a mes e grande, e eventos da vida (estresse, viagens, sono, carga de treino) deslocam a duracao do ciclo mais do que a maioria das pessoas espera. Um estimador de comprimento fixo te da um rotulo de fase preciso quando a incerteza subjacente e alta.

A estimativa bayesiana te da um rotulo de fase com uma faixa de incerteza. Quando a faixa e ampla (no inicio dos seus dados, ou apos um ciclo que durou mais), a Soulwise indica isso no cartao de fase. Quando a faixa e estreita (apos varios ciclos estaveis), o rotulo de fase e confiavel.

O que compoe o prior

• As duracoes dos seus ultimos seis ciclos, se disponiveis.
• Um prior inicial fracamente informativo (28 +/- 5) antes de existirem dados.
• Um termo de deriva para que ciclos mais antigos pesem menos que os recentes.

O que compoe a evidencia

• Seus chips de check-in diario e o slider de energia.
• Qualquer sangramento ou spotting registrado.
• Marcas opcionais de sintomas (dor de cabeca, colica) se voce os registrar.

O sistema nao usa:

• Temperatura basal (nao somos um rastreador de fertilidade).
• Suposicoes de ovulacao baseadas em sintomas (fora do escopo).
• Relatos de muco cervical (fora do escopo).

O que nao faz

Nao preve a ovulacao para contracepcao ou concepcao. Veja non-medical-cycle-tracking para a postura completa sobre anti-afirmacoes.

Nao fornece uma estimativa de dia unico quando a incerteza e alta. O cartao de fase mostra uma janela de 2 a 4 dias com sombreamento de confianca.

Nao aprende com os dados de outras pessoas. Cada usuaria tem seu proprio modelo bayesiano, executado no dispositivo, contra seu proprio historico criptografado.

Onde aparece

No cartao de fase no ritual diario, na carta de resumo, e como entrada para o cycle-weather — a leitura de variancia de curto prazo em relacao a sua baseline estavel.