Uma das maneiras
de se aprender é na prática.

E agora nós temos um case para trazer aqui

onde nós iremos conseguir executar
a partir de hipóteses e intervalos.

Pense no cenário:

vocês têm um sistema que não 
está performando muito bem,

e aí é feita uma análise, são 
coletados os dados de hora em hora

para saber como está 
a performance daquele sistema.

Então é estudado e verificado que existe
a possibilidade de se melhorar o algoritmo,

Essas melhorias do algoritmo 
são implementadas, e, posteriormente,

são novamente coletados os dados
com relação à performance do sistema.

Então você tem o antes e o depois.

Se você tem o antes e o depois 
dos dados, você pode comparar.

Se for um intervalo bem pequeno,
talvez você consiga comparar olhando.

Mas imagine numa situação 
real em uma empresa,

onde um sistema fica processando 
durante 24 horas durante um mês,

quantos dados você tem ali 
para fazer essa comparação?

Então vamos fazer isso aqui na prática.

Eu deixei um script pré-pronto, 
sempre daquela maneira,

deixando essa parte com a hashtag,

que é um resumo teórico 
do que nós iremos analisar,

até mesmo algumas explicações 
um pouco mais técnicas,

ou com a parte de estatística.

Então aqui nós temos duas bases de dados.

Se apertarmos um Enter,
isso vai ser executado.

Mas sempre gostamos de fazer na prática.

Vamos apertar o Enter aqui, e iremos 
copiar essas duas bases de dados.

"Rafa, por que você traz pronto?"

Para não precisar criar agora
dois conjuntos de dados.

Eu vou limpar aqui.

Vamos interpretar o que nós temos, tá?

Olhe, esses são os dados para a análise.

Opa! Vou tirar esse sinalzinho aqui.

Então, antes da implementação 
do algoritmo,

vamos supor que foi analisado.

Nós temos aqui a hora um,
hora dois, hora três, hora quatro,

hora cinco, hora seis,
hora sete, e hora oito.

Então, antes de implementar 
essa melhoria no algoritmo,

esses eram os valores
dos tempos de execução.

Vamos supor em segundos?

E aí foi implementada a melhoria
e fizeram uma nova coleta de dados.

E aí, em segundos, quanto tempo demorou.

"Se você olhar aqui, Rafa,
não precisa nem processar.

Já fica visível que sim, está melhor."

Mas lembre-se que, no dia a dia,

você geralmente tem um conjunto 
de dados muito maior.

Então, se você for fazer análise no papel, 
você vai demorar muitas horas.

E aqui, o mesmo script
que nós vamos executar agora,

serve para um conjunto pequeno de dados
como esse ou para um conjunto muito maior.

Vamos ver como fica.

Então nós vamos apertar um Enter.

Não é obrigatório, mas é sempre 
legal você visualizar os dados

para confirmar que está tudo certinho.

Criamos o tempo antes e pedimos 
para mostrar o tempo antes.

Vamos apertar dois Enters aqui.

Print, e vamos mostrá-lo.

De novo, você pode digitar tempos_depois

ou você pode utilizar a sugestão dele,
olhe, para cima, e vou apertar o Enter.

Então nós criamos aqui o antes e o depois.

Legal!

Vamos subir um pouquinho.

Então novamente, aquela velha dica:

se tem alguma dúvida 
das análises que iremos fazer,

fica um resumo aqui para vocês.

Pode pausar e anotar.

Aqui são os dois dados, os dois conjuntos
de dados, que acabamos de criar.

E agora nós vamos para uma próxima parte.

"Rafa, tem mais comentário 
aí do que execução."

Sim, é sempre legal
vocês terem esse resumo.

Eu gosto de deixar um resumo para vocês.

Eu vou dar um Enter aqui
para a tela ficar um pouco limpa.

Deixe-me só arrumar aqui.

Só um minuto.

O que nós temos aqui?

A primeira aqui é o título, né,
"realizando o teste de hipóteses".

E aqui nós temos o que nós 
queremos analisar.

Eu vou apertar o Enter e vou imprimir, 
e aí nós vamos interpretar juntos, tudo bem?

"teste_hipotese".

"Que construção é essa, Rafa, que você
executou e ainda não ensinou?"

Vamos tentar entender o que está aqui.

Vamos tentar, não.

Vamos entender, né?

teste_hipotese" é 
um nome de uma variável.

Aí sinal de menor, tracinho.

Então o que acontecer aqui será 
atribuído para dentro dessa variável.

"t.test" é mais um tema 
que vocês precisam aprender.

O que seria isso?

Ele é mais usado para comparar 
a média de dois grupos

e determinar estatisticamente
se há diferença entre eles.

Então nós não temos duas bases de dados?

Vamos lembrar: base de dados da análise 
da performance do sistema do antes

e a análise dos dados com a base de dados
do depois com a performance.

Se você olhar um a um, você 
vai ver que está melhor mesmo.

Mas vamos deixar o R fazer isso para nós.

Então nós temos que fornecer 
a base de dados,

o conjunto de dados do antes e do depois.

E aqui nós fazemos uma instrução 
para dizer que nós estamos fazendo

uma comparação com duas bases de dados.

"Rafa, poderíamos fazer uma análise
com mais base de dados?"

Sim, poderíamos.

Aqui nós só estamos comparando duas.

E aí você fala: "Nossa, Rafa, saiu 
um resultado um pouquinho extenso."

Calma aí que nós iremos 
interpretá-lo, tudo bem?

Vem aqui comigo, por favor.

O que nós fizemos então?

Nós ainda precisamos 
interpretar aquele resultado, né?

Aqui estão os comentários,
os dados do antes e do depois...

Um primeiro teste 
de hipótese que nós fizemos,

e aqui nós vamos imprimir esse 
resultado do teste de hipótese,

que é o que acabamos de fazer.

Vou deixar só comentado, mas 
vai se fazer a mesma saída, tá?

O que nós temos aqui então?

"Como podemos interpretar, Rafa?

Você só mandou imprimir e colocou 
um título aqui, que é a hashtag."

Aí você tem que novamente focar
na análise da saída dos dados.

Tem esse p-value aqui, que é 
um dos focos da nossa análise.

Se vocês voltarem para o começo aqui,

vocês podem tirar algumas análises
do que estamos buscando, né?

Olhe: "Os intervalos 
de confiança são usados

para estimar a incerteza associada 
a uma estimativa pontual".

O quanto temos a certeza,
ou incerteza, que isso está nos ajudando.

Então nós conseguimos fazer
com que a linguagem R

fizesse essa análise do tempo
o antes e do depois.

Olhando antes da execução,
nós conseguimos ter a certeza.

Mas lembre-se sempre 
no dia a dia do seu trabalho,

na sua vida pessoal, que você 
vai precisar analisar dados

onde geralmente esse conjunto 
de dados é muito maior.

Então utilize o R para que faça 
essa análise por você.

E agora fica uma dica: 
pense em um cenário,

algo da sua vida pessoal ou de algum 
familiar seu, ou até mesmo da sua empresa,

onde você tenha esse conjunto 
de dados do antes e do depois,

e você precisa fazer essa análise,

de preferência um conjunto 
de dados até maior.

E aí tente executar esse script novamente

buscando essa análise dos comentários,
e tente chegar no seu resultado.

Então você terá certeza que, na prática,

você consegue absorver 
esse conhecimento.