Dados, probabilidade e estatística I · Lição 10 / 12

Juntos nos dados, mas por qual motivo?

A rota A parece mais rápida em um turno. Talvez seja melhor; talvez tenha recebido entregas mais leves. Uma diferença observada não conta sozinha como ela surgiu.

Vamos descobrir juntos

1
Associação descreve como variáveis aparecem relacionadas nos registros. Causalidade afirma que mudar uma condição produz mudança no resultado, sob condições definidas. Só observar grupos diferentes não demonstra essa afirmação.
2
Peso da carga, distância e turno podem afetar a duração e também a rota escolhida. São explicações alternativas a investigar. Não as transforme em causas comprovadas sem dados; liste o que você ainda não sabe.
3
Em um experimento fictício, defina antes a medida de resultado e distribua entregas comparáveis entre condições por sorteio. Isso ajuda a reduzir diferenças sistemáticas entre grupos; amostras pequenas ainda podem ficar desequilibradas. Repita e registre desvios do plano.
4
Sortear quem entra numa amostra e sortear qual condição cada caso recebe têm funções diferentes. O primeiro se relaciona à seleção da população; o segundo ao desenho da comparação. Mantenha este exercício no papel ou na simulação, sem experimentar com pessoas ou riscos reais.

Laboratório de evidências

Experimente com entregas fictícias da estação Aurora. A análise acontece neste navegador. Nenhum dado digitado aqui é enviado ao servidor.

A oficina reinicia ao sair ou recarregar. Baixe dados e relatório para guardar seu trabalho, ou leve o relato ao editor da atividade, que mantém um rascunho neste navegador. Conclusão e XP ficam na conta.

Exemplo para investigar

Dados de entrada (CSV simples)

Cabeçalho id,group,minutes; uma entrega por linha; id único; grupos A/B; ponto decimal; duração 0–1440 com até duas casas. Vazio significa desconhecido. Até 100 linhas. Sem aspas ou vírgula decimal. Use dados inventados.

Seleção dos registrosQuantidade na amostraSemente (0–999999)

A seleção usa a tabela digitada, incluindo ausentes. Sorteio não garante representatividade. A mesma semente reproduz a seleção; ela não recupera casos fora da tabela.

Faça uma previsão e analise a tabela.

Resultados da seleção

Resultados da seleção
Grupo	Registros	Conhecidas	Ausentes	Média (min)	Mediana (min)	Amplitude (min)	Até 5 min / conhecidas

Resumos arredondados a até duas casas. O percentual usa durações conhecidas; ausentes continuam fora desse denominador. Isso não elimina o possível viés da ausência.

Durações individuais (minutos)

Barras começam em zero e mostram até 20 durações conhecidas da seleção. A tabela abaixo contém todos os registros selecionados, inclusive ausentes.

Conferir os registros selecionados

Conferir os registros selecionados
id	Grupo	Duração (min)

Bolsa virtual: modelo com reposição

Há quatro fichas equiprováveis; você escolhe quantas são azuis. Cada ficha volta antes do próximo sorteio. É uma simulação determinística, sem prêmios, dinheiro ou observações reais.

Fichas azuis entre quatro (0–4)Sorteios (1–1000)Semente (0–999999)

Repetir a semente repete a sequência. Mais sorteios não garantem maior proximidade em toda execução e não validam o modelo real.

Duas regras, o mesmo percentual de acerto

Dez casos fictícios: nove normais e uma falha. Regras definidas para este exemplo; nenhum treinamento de IA ou teste de equipamento real. Mesmo número de acertos, consequências diferentes.

Duas regras, o mesmo percentual de acerto
Regra	Acertos / total	Falhas não detectadas	Alarmes falsos

Seu relato de investigação

Pergunta, população, unidade e previsãoInterpretação e comparaçãoLimite, cenário novo, ajuda recebida e revisão

Todos os registrosAnalisar seleçãoSempre normalFichas azuis entre quatro (0–4)Desafio: outras rotasDados ou seleção alterados. Analise novamente antes de gerar o relatório.Durações individuais (minutos)Barras começam em zero e mostram até 20 durações conhecidas da seleção. A tabela abaixo contém todos os registros selecionados, inclusive ausentes.Relato levado ao editor. Confira e personalize antes de salvar ou publicar.Acertos / totalBaixar CSV de entradaDados de entrada (CSV simples)Substituir o texto atual do editor por este relato? Baixe antes um rascunho que queira conservar.Confira a tabela ou as opções:Escolha de 0 a 4 fichas azuis.Cada linha deve ter três campos separados por vírgula.Id repetido. Confira a identificação dos casos.Inclua pelo menos um registro.O grupo deve ser A ou B.Use o cabeçalho id,group,minutes.Id: 1–16 letras, números, hífen ou sublinhado.Escolha um método de seleção válido.Use no máximo 100 registros.A amostra deve ter de 1 ao total de registros, sem repetir casos.A semente deve ser um inteiro de 0 a 999999.O texto deve ter até 16000 caracteres.Escolha de 1 a 1000 sorteios.Use duração de 0–1440, até duas casas com ponto, ou campo vazio.Exemplo para investigarAlarmes falsosPrimeiras linhasCabeçalho id,group,minutes; uma entrega por linha; id único; grupos A/B; ponto decimal; duração 0–1440 com até duas casas. Vazio significa desconhecido. Até 100 linhas. Sem aspas ou vírgula decimal. Use dados inventados.GrupoRegistros na tabela de entradaInterpretação e comparaçãoExperimente com entregas fictícias da estação Aurora. A análise acontece neste navegador. Nenhum dado digitado aqui é enviado ao servidor.ConhecidasLimite, cenário novo, ajuda recebida e revisãoLinhaCarregar exemploMédia (min)Mediana (min)Seleção dos registrosDuração (min)Falhas não detectadasAusentesMissões: dados e ausênciaSem dados conhecidosFrequência observada de azuisAbra index.html no navegador; todos os cálculos funcionam sem internet. Os links das fontes e a conta Rullst Academy precisam de conexão. A oficina não grava automaticamente suas edições: baixe CSV e relatório antes de fechar.Análise atualizada. Confira unidades, ausentes e limites.Até 5 min / conhecidasOpcional, para quem já tem Node.js: execute os testes abaixo na pasta extraída. Node não é necessário para usar a oficina. Os testes conferem cálculos e limites técnicos, não o aprendizado do aluno.Valor extremoPergunta, população, unidade e previsãoPseudoaleatória, sem reposiçãoAmplitude (min)Faça uma previsão e analise a tabela.Carregar o exemplo substituirá a tabela atual. Continuar?Baixar relatório MarkdownEste relato ultrapassa o limite do editor. Baixe o relatório completo e prepare uma versão menor para publicar.Relato de estudo com dados fictícios. Seleção e cálculo não demonstram causalidade, generalização ou competência profissional. A oficina não verifica revisão humana; registre se estiver pendente.Seu relato de investigaçãoResultados da seleçãoResumos arredondados a até duas casas. O percentual usa durações conhecidas; ausentes continuam fora desse denominador. Isso não elimina o possível viés da ausência.Conferir os registros selecionadosRegraDez casos fictícios: nove normais e uma falha. Regras definidas para este exemplo; nenhum treinamento de IA ou teste de equipamento real. Mesmo número de acertos, consequências diferentes.Duas regras, o mesmo percentual de acertoQuantidade na amostraA oficina reinicia ao sair ou recarregar. Baixe dados e relatório para guardar seu trabalho, ou leve o relato ao editor da atividade, que mantém um rascunho neste navegador. Conclusão e XP ficam na conta.Segunda regraSemente (0–999999)Ids selecionadosA seleção usa a tabela digitada, incluindo ausentes. Sorteio não garante representatividade. A mesma semente reproduz a seleção; ela não recupera casos fora da tabela.Configuração alterada; execute a simulação para atualizar.Repetir a semente repete a sequência. Mais sorteios não garantem maior proximidade em toda execução e não validam o modelo real.Há quatro fichas equiprováveis; você escolhe quantas são azuis. Cada ficha volta antes do próximo sorteio. É uma simulação determinística, sem prêmios, dinheiro ou observações reais.Bolsa virtual: modelo com reposiçãoSimular e compararMesma média, outra distribuiçãoProbabilidade teóricaLaboratório de evidênciasLevar relato ao editorRegistrosSorteios (1–1000)Ainda não preenchidoDesconhecida# Minha investigação ## Antes de calcular - Pergunta, população, unidade e previsão: - Dados fictícios, origem e método de seleção: ## Conferir e comparar - Ausentes, duplicações e decisões registradas: - Conta manual e conferência na oficina: - Centro, dispersão, proporção e representação: - Variação autoral e caso que muda minha conclusão: ## Interpretar e revisar - O que os dados permitem afirmar: - O que ainda não permitem afirmar: - Comparação com uma regra simples, quando pertinente: - Feedback recebido ou revisão externa pendente: - Ajuda de pessoas/IA e verificações próprias: - Após uma pausa, outra tabela e uma explicação sem copiar: Baixe CSV e relatório. O rascunho no editor não é uma cópia automática da oficina. GitHub é opcional; não publique dados pessoais.

Links oficiais e próximo passo

OpenStax · 1.4

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SUA MISSÃO

Distinguir associação, fatores de confusão e desenho de uma comparação.

Agora é a sua vez

Oficina de descobertas

Preveja, confira, explique

Distinguir associação, fatores de confusão e desenho de uma comparação.

01Sortear a condição de cada caso é seleção da amostra ou atribuição de condição?02Carga diferente pode ser uma explicação alternativa a investigar?

Monte suas respostas e confira quando estiver pronto.

Uma pausa para entender

Qual conclusão cabe ao observar A mais rápida em um turno sem controle das cargas?

A rota A causa entregas mais rápidas em qualquer condiçãoA diferença prova que as cargas são iguaisHá uma diferença observada; sua causa ainda precisa ser investigada

Preciso de uma pista

Um bom relatório separa observação, interpretação e hipótese causal. Uma limitação bem descrita melhora a conclusão.

Carregando sua jornada…

Leve com você

Esboce uma comparação fictícia de duas configurações de rover. Defina resultado, condições comparáveis, sorteio e um fator não controlado. Escreva uma frase de associação e outra hipótese causal, identificando a diferença.

No seu ritmo

Meus arquivos e GitHub

Toda lição pode virar um registro seu: código, anotações ou um plano de prática. Guardar um arquivo no GitHub é opcional e não altera seu XP.

Manual do aluno

O editor e os downloads abrem quando esta lição estiver liberada para sua conta. Confira o acesso abaixo ou volte ao mapa da trilha.

Conferindo seu acesso à lição…

Seu caminho, passo a passo

Baixar material da atividade

Baixe o exemplo da lição e um caderno para suas anotações. O ZIP inclui um guia para organizar atividades em um ou mais repositórios. Publicar é opcional; contas elegíveis também podem usar o botão de envio ao GitHub.

Seu arquivo desta lição

Edite o exemplo ou registre o que aprendeu. Este espaço não executa código nem corrige respostas. O rascunho é salvo apenas neste navegador, separado por conta; baixar e enviar ao GitHub são ações suas.

O exemplo pode ser apenas um trecho ou roteiro. Mudar a extensão não o transforma em programa completo. O ZIP da atividade contém material inicial; o botão de arquivo editado baixa o seu texto.

Meu código ou minhas anotaçõesFormato do arquivo

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