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Validação

As etapas de transição são o gargalo da previsão de matrículas?

Evidência nacional com o método original (baselines sem filtro de Kalman) e quatro propostas de método

01/07/2026Validaçãomaterial de reuniãoorigem: dashboard.html (Reunião Orientação)

1. Onde a pesquisa está

Duas frentes já rodaram. Juntas mostram o fenômeno, mas ainda faltava demonstrá-lo com o método original em escala nacional — o que esta entrega acrescenta.

Frente A

Validação Transição

Brasil, 2007–2025. Teste estatístico da hipótese de instabilidade das transições críticas (pré→1ºEF, 5º→6ºEF, 9º→1ºEM). Veredito: parcialmente confirmado — R² e MAE apoiam, mas o efeito é modesto.

Frente B

Novos Experimentos

Maceió, 5 experimentos (baselines, estratificação, incerteza, sobrevivência de coorte/GPR, espacial). Operacionaliza a ideia de tratar séries internas e de fronteira de formas diferentes.

Novo nesta entrega

Baseline nacional sem Kalman

Método original (série retroativa por escola-etapa, sem filtro de Kalman) rodado para todo o Brasil e com erro agregado por etapa — a evidência direta do gargalo que faltava.

2. Evidência do gargalo

Se as transições são um gargalo, o erro do baseline deve subir justamente nas etapas que recebem uma transição: 1º EF (recebe a pré), 6º EF (recebe o 5º) e 1º EM (recebe o 9º).

0.405Desvio mediano do fluxo — transições críticas
quanto a razão de fluxo se afasta de 1,0
0.178Desvio mediano do fluxo — etapas internas
referência para comparação
10.32MAE médio — transições críticas
erro do melhor modelo por etapa
9.59MAE médio — etapas internas
menor que nas transições

Como ler. cada barra é o WAPE de uma etapa no recorte escolhido. Troque o recorte no seletor acima do gráfico e o baseline pela legenda.

3. Propostas de método

Quatro caminhos para atacar o gargalo. A ideia central de todos: as etapas de transição não seguem a própria série temporal — elas dependem do fluxo de coortes entre escolas/redes. Cada proposta traz um recorte de viabilidade.

P1 — Roteamento por criticidade (interna vs. fronteira)

Por que ataca o gargalo

Por que ataca o gargalo: usa o modelo certo para cada tipo de série em vez de um só para tudo.

Cada série escola-etapa é classificada automaticamente: se a etapa anterior existe na mesma escola, é uma série interna (a coorte flui dentro da escola); se precisa vir de outra escola, é uma série de fronteira (transição estrutural).

  • Séries internas → sobrevivência de coorte / taxa de progressão (GPR).
  • Séries de fronteira → método de fluxo/rateio (P2 ou P3).
  • Um roteador escolhe o modelo por série; o baseline temporal vira só o piso.

Prós: aproveita o que já funciona (GPR ganha nas internas) e isola o problema difícil. Contras: exige classificar bem cada série e manter dois modelos. Esforço: baixo (a infraestrutura já existe no Exp4/Exp5).

Viabilidade — Exp4 (Maceió)

21.01 vs 22.23 (baseline)

MAE da sobrevivência de coorte (GPR) vs. baseline nas séries internas — ganho consistente em milhares de previsões.

P2 — Taxa de transição hierárquica (rede → município → UF)

Por que ataca o gargalo

Por que ataca o gargalo: o fluxo por escola é ruidoso, mas o fluxo agregado é previsível.

Estima a taxa de progressão de coorte (quantos do 5º ano viram 6º ano, etc.) em níveis agregados e aplica shrinkage hierárquico: começa na escola e, quando há pouco dado/ruído, recua para município e depois UF.

  • Preserva o sinal local quando ele é confiável.
  • Estabiliza a previsão nas transições, onde a série por escola “quebra”.
  • Interpretação direta para o orientador (é uma taxa de fluxo, não uma caixa-preta).

Prós: robusto, interpretável, barato. Contras: depende de definir bem os níveis de fallback e o peso do shrinkage. Esforço: baixo.

Viabilidade — Validação Transição (Brasil)

0.405 vs 0.178 (internas)

As transições críticas se afastam 2×+ do fluxo ideal (razão=1) frente às internas (mediana do desvio) — mas o fluxo agregado é estável o bastante para servir de âncora hierárquica.

P3 — Fluxo por rede administrativa (não por proximidade geográfica)

Por que ataca o gargalo

Por que ataca o gargalo: testamos e a proximidade não é o mecanismo certo — a rede é.

O Exp5 tentou alocar coortes pela escola mais próxima (Haversine). Suspeitou-se que o problema fosse a qualidade das coordenadas (~40% ausentes). Testamos essa hipótese: removendo escolas sem coordenada e as no centroide do município, o método espacial continua perdendo para o baseline.

Conclusão: o gargalo não é geocodificação — é o mecanismo. A coorte não vai necessariamente à escola mais perto, e sim para onde a rede administrativa a encaminha (municipal→estadual, escolas-polo, vínculo de dependência).

  • Substituir vizinhança por distância por relação de alimentação entre escolas/redes.
  • Aprender fatores de captação históricos por rede e localização.

Prós: ataca a causa real. Contras: exige modelar a relação de alimentação. Esforço: médio.

Viabilidade — sensibilidade de coordenadas (novo)

RecorteEspacialBaseline
(a) Todas as series50.218.79
(b) Sem escolas sem coordenada47.6217.94
(c) + sem centroide (3+) e centroide-municipio46.8817.69
Limpar coordenadas não inverte o resultado → evidência de que o caminho é a rede, não a geometria.

P4 — Previsão top-down + bandas de incerteza na decisão

Por que ataca o gargalo

Por que ataca o gargalo: onde o ponto é incerto, entregue um intervalo calibrado e útil.

Dois movimentos complementares:

  • Top-down: prever o agregado (município/rede), que é bem mais previsível, e desagregar para escolas por participação histórica — contornando o ruído por escola nas transições.
  • Incerteza: em vez de um número só, entregar bandas conformais — mais largas nas etapas de transição — ligadas diretamente à decisão de compra de material (equilíbrio entre falta e sobra).

Prós: transforma o gargalo em incerteza quantificada e acionável; já há protótipo (Exp3). Contras: muda a “entrega” de ponto para intervalo. Esforço: médio.

Viabilidade — Exp3 (Maceió)

±158.2 / ±256.0 matrículas

Bandas conformais já calibradas (cobertura 90% / 95%) sobre o campeão de baseline, prontas para alimentar a curva de compra ótima.

4. Comparativo e recomendação

PropostaAtacaGanho esperadoEsforçoRisco
P1 · Roteamento por criticidadeModelo errado p/ cada série Médio-alto (ganho já provado nas internas) baixobaixo
P2 · Taxa hierárquicaRuído por escola na transição Médio-altobaixo baixo
P3 · Rede administrativaMecanismo de alocação na fronteira Alto (se a alimentação for bem modelada) médiomédio
P4 · Top-down + incertezaIrredutibilidade do ponto Médio (muda a entrega)médio baixo
Recomendação Recomendação para discussão: combinar P1 + P2 como núcleo (baixo esforço, ganho já demonstrado e interpretável), usar P4 como forma de entrega (incerteza acionável nas transições) e tratar P3 como a aposta de médio prazo com maior teto — agora reorientada para rede administrativa, já que provamos que corrigir coordenadas não resolve.

Fontes: Censo Escolar/INEP 2007–2025 (10,9 mi de registros). Baseline nacional: série retroativa por escola-etapa, sem filtro de Kalman, backtest t+2 (alvos 2021–2025). WAPE = Σ|erro|/Σreal por etapa. Sensibilidade de coordenadas: Maceió, 268 escolas públicas (13.1% sem coordenada). Recortes de proposta (Exp3/4/5) referem-se a Maceió.