Bom dia, Mauro! Tudo bem?
Primeiramente, seja bem-vindo à Alura! 💙
Que ótima observação, é muito importante questionar e buscar clareza nos conceitos.
Na aula, ao calcularmos EP = duracao_amostras['medias_duracao'].std(), estamos de fato utilizando o método std() do pandas, que calcula o desvio padrão dos dados. No entanto, como estamos trabalhando com uma distribuição de médias de amostras (a medias_duracao que criamos a partir de reamostragens), o desvio padrão dessa distribuição de médias é conceitualmente conhecido como erro padrão da média.
Então, embora o código utilize std(), o resultado que obtemos para EP é na verdade o erro padrão da média. Porque ele está sendo calculado sobre as médias das amostras, e não sobre os dados originais de uma única amostra.
Para a sua segunda pergunta sobre a Regra Empírica (68-95-99,7): essa regra se aplica à distribuição de dados que segue uma curva normal. Quando estamos falando da distribuição das médias amostrais (como a que vimos no histograma da aula), que também tende a ser normal pelo Teorema do Limite Central, o "desvio padrão" dessa distribuição é o erro padrão.
Portanto, a Regra Empírica é aplicada ao erro padrão quando estamos analisando a distribuição de médias amostrais, como fizemos na aula para determinar a confiança de 99,7% dentro de 3 erros padrões. O erro padrão nos diz o quão "espalhadas" as médias das amostras estão em torno da verdadeira média populacional.
É uma distinção sutil, mas crucial, o desvio padrão mede a variabilidade de uma amostra individual ou de uma população, enquanto o erro padrão mede a variabilidade da distribuição das médias amostrais. Na aula, como estamos analisando a distribuição de medias_duracao, o std() aplicado a ela nos dá o erro padrão.
É um ponto muito perspicaz e mostra que você está acompanhando o conteúdo com muita atenção.
Espero ter ajudado e fico à disposição se precisar.
Abraço e bons estudos!
Caso este post tenha lhe ajudado, por favor, marcar como solucionado