Estudo de caso - Uma balança que mostra a tendência, não o ruído
Um app iOS cujo motor estatístico de doze algoritmos (suavização EWMA, filtro de Hampel, inclinação de Theil-Sen) separa mudança real do corpo da flutuação do dia a dia, inteiramente no aparelho.
- Cliente
- Weightics
- Ano
- Serviço
- Desenvolvimento iOS, Ciência de Dados & ML

Visão geral
A tendência por baixo do número
O motor
Do registro cru à tendência real
Limpar o sinal
A winsorização de Hampel e as checagens 3σ/MAD pegam os registros que são erro de medição, e não mudança do corpo: balança no carpete, uma refeição pesada, uma pesagem na hora errada.
Suavizar a tendência
EWMA com meia-vida adaptativa, mais uma inclinação mediana de Theil-Sen que sobrevive aos outliers que um ajuste de mínimos quadrados iria perseguir.
Tirar a semana
O efeito do fim de semana é real e previsível. Detectar a sazonalidade semanal e subtraí-la impede que segunda-feira seja lida como fracasso.
Conquistar confiança
Uma progressão de DataPhase mede o quanto a tendência já pode ser levada a sério, então o painel diz “Construindo a sua tendência, 31%” em vez de fingir certeza a partir de quatro registros.
Projetar adiante
As projeções de sete dias vêm com faixa de confiança, então a previsão mostra a própria incerteza em vez de uma única linha confiante.
Produto
O app, tela por tela

Onboarding · a tese

Painel

Registro · disco

Tendência × peso real

Projeções · faixa de confiança
Stack e prova
A matemática nunca sai do celular
Algoritmos no conjunto, entre eles EWMA e Theil-Sen
Horizonte de previsão, entregue com a sua faixa de confiança
Janelas de agregação: 7, 14, 21 e 30 dias
Bytes de dado de peso saindo do celular
Tecnologias
- Swift
- SwiftUI
- SwiftData
- Swift Charts
- HealthKit
- iCloud sync
- Background Tasks
- RevenueCat
O Swift Charts desenha a tendência contra o peso real; o SwiftData guarda os registros e sincroniza via iCloud; o HealthKit lê e escreve massa corporal em segundo plano. O plano premium (sincronização automática, projeções, análise avançada) é medido pelo RevenueCat.