Agora nós iremos falar sobre intervalo de confiança e teste de hipóteses.
Para entender isso na prática com a linguagem R,
se vocês verificarem no documento que está disponível para vocês
sobre essa explicação, trouxemos um case real.
Imagine que nós estamos trabalhando em uma fábrica de software
e você se depara com a situação de precisar melhorar a performance
dessa equipe de programadores.
Então, foi analisada essa possibilidade de implementar uma melhoria,
foi descoberta uma ferramenta para ajudar, e aí precisamos medir
como estava a performance antes da implementação dessa ferramenta
e após a implementação dessa ferramenta.
Para verificar se após a implementação da ferramenta ficou igual a performance,
se ficou pior, ou se alcançou o objetivo, que era melhorar a performance,
nós precisamos analisar esses dados, o antes e o depois.
E é essa a nossa proposta agora.
Vamos lá?
Aqui eu trago para vocês um resumo.
Como é uma hashtag que está aqui marcada, não é considerada na execução do código, tá?
Então, caso você queira relembrar ou queira ter um resumo aí na sua mão,
porque às vezes é um material um pouquinho extenso, eu deixo aqui para vocês, tá bom?
E agora vamos precisar criar a nossa situação, o cenário antes e depois.
Então nós temos aqui duas linhas que nós vamos executar.
O que seria isso?
Eu vou copiar... Vamos fazer juntos aqui, tá?
Como funciona?
Deixe-me só tirar aqui esse sinalzinho que nós copiamos ali.
Aqui é um comentário.
"Dados simulados, linhas de código por hora
antes e depois da introdução dessa ferramenta", para melhorar a performance.
E aí, para facilitar para vocês, vamos deixar alinhados aqui:
Hora um, hora dois, hora três, hora quatro, hora cinco,
hora seis, hora sete, e hora oito.
Se você olhar o depois aqui, você já consegue ter essa certeza, né,
que a performance está sendo melhor.
Mas você não deve pensar que sempre vai ser um cenário pequeno como esse,
num intervalo que você consiga analisar apenas olhando para a tela.
Pode ser uma base com uma análise de 300 horas.
Então você precisa sim de uma linguagem como o R
para fazer essa análise por você, tá?
Nós já temos essa certeza, mas vamos pedir para o R fazer essa análise?
Então primeiro nós vamos criar essas variáveis.
Vamos imprimir só para visualizar, como sempre.
Temos que ter uma garantia que os dados foram armazenados.
"print(linhas_depois)".
Não erre, não pode digitar o nome errado, senão ele não vai conseguir achar.
Eu vou apertar alguns Enters aqui para facilitar
para ir para o meio da tela para visualizarmos.
Então, legal, criamos a performance das horas antes e depois.
Agora nós precisamos fazer essa comparação.
Será que realmente performou mais?
Aqui, novamente, eu deixo um script para vocês alguns comentários.
Agora nós vamos fazer esse teste de hipóteses
para verificar se a performance aumentou, tá?
E aqui, o que eu vou interpretar com vocês,
eu deixei anotado aqui como comentário, um resumo, tá?
"Então, qual a instrução, Rafa, que vai ser executada agora?".
Olha quanto comentário.
É para poder entender a saída da execução.
"Como fica essa instrução, Rafa?"
Vamos apertar mais uns Enters aqui.
Agora aqui nós vamos pedir para comparar o antes e o depois.
Como iremos fazer isso?
Temos uma variável aqui chamada "resultado_test".
Você pode colocar o nome que você quiser, como sempre.
Aqui nós temos uma primeira instrução, que vocês tem que aprender agora: "t.teste".
Teste com "t" mudo porque é uma instrução em inglês do R.
Se vocês buscarem aqui, eu deixei anotado aqui
para vocês poderem estudar depois ou fazer uma anotação, tá?
O que que é o ponto teste?
Ele é usado para comparar o antes e o depois.
É ele que vai fazer as análises dos dados de antes e o depois.
Ora, a hora aqui que nós temos temos que fornecer
qual que é o intervalo de valores para que ele chama a linha antes?
Qual que é o outro intervalo de valores e o linha depois?
E aqui novamente nós temos que fazer uma outra instrução para ele,
que aqui nessa instrução nós vamos dizer assim ó, os dados,
eles tem relação sim, é um dado que está relacionado diretamente.
Eu tenho a informação hora a hora.
Eu só não sei se realmente aumentou essa performance.
Olhando nós sabemos, mas supondo que não sabemos ainda.
E aí você coloca true
ou false, você coloca true quando está relacionado diretamente.
Às vezes você pode estar querendo comparar coisas
que elas não estão relacionadas diretamente.
Aí você colocaria o false, mas não no nosso caso aqui vou apertar enter.
Aí você fala Poxa, mas e agora?
Cadê o resultado?
Tudo o que nós iremos analisar agora tá,
tá aqui agora você fala Rafa, Então vamos imprimir sim, vamos imprimir.
Como que a gente faz aqui?
Primeiro você já sabe o valor dessa comparação foi armazenado aqui dentro print.
Resultado
aquela velha história cuidado para digitar correta
o nome da variável e aí nós temos o resultado aqui.
Poxa Rafa, parte do resultado está escrito em inglês
e tem alguns números da estatística. Isso.
Agora nós vamos comparar o que eu vou explicar para vocês.
Eu vou subir um pouquinho novamente até conseguir
às vezes dar uma pausa, fazer a formatação.
Nesse momento, eu acho bem rica essa parte dessas anotações, desses comentários.
É como sempre programar deixar o código comentado para você
entender o que precisamos focar nesse retorno dessa análise,
o quanto foi o valor retornado nesse value-p,
o que seria esse valor-p e Rafa tem aqui para vocês.
Se o valor desse P vale, o que é esse valor do resultado final?
For menor?
Eu deixei aqui anotado.
Menor que 0,05 menor que 0,05.
Sim, esse é um valor menor que 0,05.
Ele está mais distante aqui do ponto da causa.
Quanto mais à direita ele está, mais distante, então ele é menor.
Significa o quê?
Que há realmente uma diferença significativa entre o antes e o depois?
Ai então o Rafa, como ele é
menor que 0,05, que é o que aconteceu aqui,
quer dizer realmente que há uma diferença significativa
entre a performance do antes e o depois? Sim,
então faz sentido a nossa análise que nós fizemos sem rodar o código.
Então ele refletiu o resultado esperado pra nós.
Tudo bem.
E aí agora a gente conseguiu interpretar nesse momento o que você deve se preocupar
é esse resultado para ver esse retorno, se há realmente essa diferença teoria.
Entendeu?
Agora nós vamos para uma última parte.
Agora nós iremos para a última parte, que é verificar não somente
se teve realmente significância entre a performance do antes e o depois.
Isso nós já confirmamos.
Agora nós vamos ver a assertividade o quanto isso está mais assertivo.
Esse retorno que nos deu.
Eu lembro a vocês que agora nós fizemos com uma base bem pequena de dados,
fizemos ali só em 08h00 de análise, hora a hora, então oito dados antes e depois.
Mas vocês tem sempre que lembrar
quando estamos falando aqui da ciência do dado, dos dados,
pode ser algo muito maior uma análise de 300 horas,
300 dados antes e 300 depois.
Então não tem como você fazer uma análise observando apenas os valores.
Você tem que pedir para uma ferramenta
ou uma linguagem como R para fazer isso por você.
Vamos ver o quanto realmente está fazendo sentido ou A
com o nível de confiança desse retorno do que foi processado.
Vem comigo aqui, nós vamos para a última parte.
Como sempre,
eu deixo aqui para vocês um breve resumo para que vocês depois consigo.
Até recomendo na sequência pausar ou voltar o vídeo
para verificar essas observações que eu deixei para vocês.
Aqui nós vamos fazer duas instruções.
Nós temos aqui essa primeira que nós vamos pedir para ele
calcular e depois para mostrar.
Vamos lá, deixa eu copiar aqui para baixo ou apertar mais alguns
entre os aqui para ficar bem dividido a tela para não confundir vocês.
Até mesmo aqui eu falo aqui essa área que a gente programa,
a gente tem que ter um pouco limpa para facilitar a interpretação.
Agora vou colar aqui para vocês.
Deixa eu apagar, eu não vou executar sem antes explicar.
Então o que nós vamos fazer?
Como sempre, criar uma variável para receber
ou armazenar o valor dessa execução.
E aqui nós temos o que o resultado?
Underline teste.
Que variável é essa?
Rafa, eu vou voltar um pouquinho o resultado do teste
e quando nós pedimos para ele fazer
a comparação, lembra do antes e o depois que saiu esse resultado?
Ah, legal Rafa, Lembre aí você fala Rafa, mais uma instrução
você vai nos ensinar agora sim, essa daqui também conhecido como
cifrão ou dólar, como vocês queiram falar aí na hora da programação.
Conf ponto int.
Rafa, esse daí eu ainda não vi com você.
Tudo bem?
Vamos dar uma olhadinha aqui.
Como sempre, eu deixo anotado para vocês essas observações
para facilitar depois na hora da interpretação.
Não dei mancada novamente. Está aqui.
Então é aquele momento que se eu fosse você dava uma pausa no vídeo
para deixar anotado no seu caderno que é o cofre Ponto int.
Ele é usado que para acessar o intervalo de confiança da nossa análise
de novo, nós vamos querer que ele pegue aqui
esse resultado que foi projetado anteriormente
e agora nós vamos projetar uma outra execução sobre ele.
Olha aqui e ele vai gerar uma análise estatística,
que é o que a nossa análise descritiva legal.
Então eu vou pedir para ele fazer essa análise, armazenar o valor aqui
e aí depois, como sempre, nós iremos visualizar ele.
Mas você fala Rafa, essa visualização não está simples não.
Vou trazer mais uma coisa aqui pra nossa conversa, para nossa aula de agora
é só o texto Intervalo de confiança para a diferença média
é que nós trouxemos aqui o intervalo
onde ele confia carro ou confiança.
Um A confiança dois Vou apertar o enter,
deixa eu mostrar o resultado e vocês vão entender.
Então nós temos aqui isso é um texto que sai, um texto simples saiu aqui.
Esse é um intervalo de confiança de quanto a quanto isso é aderência de confiança.
Esse é um modelo confiável.
Ele vai de -23,56.
Aqui é da onde ele parte, até aonde ele vai, até aonde ele vai.
E dois Percebam que vocês criaram a variável com nome intervalo, confiança,
da onde ele inicia você coloca um
e dá onde ele termina, até onde ele vai e o dois.
E esse é o intervalo de confiança desse modelo de análise
que nós acabamos de processar.
O que eu espero com isso?
Eu espero que agora vocês tenham entendido como que é isso,
e vamos dizer, real não, mas com certeza isso existe.
Quando você trabalha uma empresa, por exemplo, uma fábrica de software,
as vezes a performance da equipe não está muito boa no desenvolvimento
e aí alguém vai fazer uma análise, implementa uma melhoria
e depois eles querem medir para saber se após a implementação da melhoria
a performance da equipe aumentou.
E aí, quem vai nos ajudar a fazer essa análise?
A linguagem é com a parte de estatística e.