Plataforma de Experimentação & Testes A/B com Inferência Causal (Frequentista vs Bayesiano)
Framework analítico para testes A/B com cálculo de tamanho amostral e poder estatístico (1 - β), contraste metodológico entre Z-Test Frequentista e modelagem Bayesiana com Expected Loss, e inferência causal com Diferença-em-Diferenças (DiD) para intervenções geográficas.
Decisões Baseadas em Ruído e Paradas Prematuras (P-Hacking)
Equipes de produto e marketing frequentemente avaliam testes A/B diariamente e interrompem o experimento no primeiro momento em que p < 0.05, inflando a taxa de falso positivo para mais de 30%. Além disso, experimentos em nível regional inviabilizam a aleatorização clássica de usuários.
Cultura Experimental Científica: Frequentista, Bayesiana e Quase-Experimental
Estruturação de calculadora amostral pré-teste para garantir MDE realista e múltiplos de 7 dias contra sazonalidade, implementação de modelo Beta-Binomial com cálculo direto de P(B > A) e estimador Diferença-em-Diferenças (DiD) para mensurar o impacto causal de pilotos estaduais.
Eliminação de Falsos Positivos e Decisões Seguras de Alto Impacto
Padronização de esteira de experimentação capaz de blindar lançamentos contra flutuações amostrais, quantificar a perda esperada antes do rollout definitivo e comprovar +1.18 p.p. de efeito causal líquido em pilotos regionais com validação de tendências paralelas.
Experimente a Aplicação em Tempo Real
Este projeto possui ambiente de produção ativo com navegação completa, telemetria em tempo real e interface responsiva otimizada.