بیئیشین سائیکل پیش گوئی

زیادہ تر سائیکل ایپس بطورِ ڈیفالٹ 28 دن کا اندازہ لگاتی ہیں اور یا تو فرق کو نظرانداز کر دیتی ہیں یا بعد میں اصلاح کرتی ہیں۔ اس کے بجائے Soulwise بیئیشین پیش گوئی کا استعمال کرتی ہے — ایک شماریاتی طریقہ جس میں "آپ آج کس مرحلے میں ہیں" کا اندازہ دو چیزوں کا پوسٹیریئر ہوتا ہے: آپ کے سائیکل کی ماضی کی لمبائی (پرائر) اور اس سائیکل میں آپ نے جو روزانہ چیک اِن لاگ کیے ہیں (شواہد)۔

باییسین کیوں، ثابت کیوں نہیں

ایک ثابت 28 دن کا چکر زیادہ‌تر لوگوں کے لیے پُراعتماد انداز میں غلط ہوتا ہے۔ طبی لحاظ سے عام دائرہ 21 سے 35 دن کا ہے، ہر فرد میں ماہ بہ ماہ فرق بڑا ہوتا ہے، اور زندگی کے واقعات (تناؤ، سفر، نیند، ورزش کا بوجھ) چکر کی لمبائی کو اِتنا بدل دیتے ہیں جتنا زیادہ‌تر لوگ توقع نہیں کرتے۔ ثابت لمبائی کا تخمینہ آپ کو ایک واضح مرحلے کا عنوان دیتا ہے جبکہ اصل میں غیر یقینی صورتحال زیادہ ہوتی ہے۔

باییسین تخمینہ آپ کو مرحلے کا عنوان غیر یقینی پٹی کے ساتھ دیتا ہے۔ جب یہ پٹی چوڑی ہو (آپ کے ڈیٹا کے ابتدائی دنوں میں، یا کسی ایسے چکر کے بعد جو لمبا چلا ہو)، تو Soulwise مرحلے کے کارڈ پر یہی بتا دیتا ہے۔ جب یہ پٹی تنگ ہو (کئی مستحکم چکروں کے بعد)، تو مرحلے کا عنوان قابلِ اعتماد ہوتا ہے۔

پیشگی اندازے میں کیا شامل ہوتا ہے

• آپ کے پچھلے چھ ادوار کی لمبائیاں، اگر دستیاب ہوں۔
• کوئی بھی ڈیٹا موجود ہونے سے پہلے ایک کمزور معلوماتی ابتدائی پیشگی اندازہ (28 ± 5)۔
• ایک بہاؤ کی حد تاکہ پرانے ادوار کا وزن حالیہ ادوار کے مقابلے میں کم ہو۔

ثبوت میں کیا شامل ہوتا ہے

• آپ کے روزانہ چیک‌اِن چپس اور انرجی سلائیڈر۔
• کوئی بھی ریکارڈ کیا گیا خون یا دھبہ۔
• اختیاری علامتی نشانات (سر درد، مروڑ) اگر آپ انہیں درج کریں۔

یہ نظام ان چیزوں کو استعمال نہیں کرتا:

• بنیادی جسمانی درجہ حرارت (ہم زرخیزی ٹریکر نہیں ہیں)۔
• علامات پر مبنی بیضہ‌دانی کے اندازے (دائرہ کار سے باہر)۔
• رحم کی رطوبت کی رپورٹس (دائرہ کار سے باہر)۔

یہ کیا نہیں کرتا

یہ مانع حمل یا حملِ ٹھہرانے کے لیے بیضہ‌دانی کے اخراج کی پیش‌گوئی نہیں کرتا۔ مکمل انسدادِ دعویٰ مؤقف کے لیے non-medical-cycle-tracking دیکھیں۔

جب غیریقینی زیادہ ہو تو یہ کسی ایک دن کی قطعی نشان‌دہی نہیں کرتا۔ مرحلہ کارڈ اعتماد کی شیڈنگ کے ساتھ 2 تا 4 دن کا دورانیہ دکھاتا ہے۔

یہ کسی اور کے ڈیٹا سے نہیں سیکھتا۔ ہر صارف کا اپنا بایزیائی ماڈل ہوتا ہے، جو آلے پر ہی، اُن کی اپنی خفیہ‌کردہ تاریخ کے مطابق چلتا ہے۔

یہ کہاں ظاہر ہوتا ہے

روزانہ کی رسم میں فیز کارڈ کے اندر، خلاصہ خط میں، اور cycle-weather کے ان‌پٹ کے طور پر — یہ آپ کی مستحکم بنیادی سطح کے مقابلے میں قلیل‌مدتی تغیر کی پڑھت ہے۔