«ab-test» 태그된 질문

방금 혼합 효과 모델링을 통해 측정의 반복성 (일명 신뢰성, 일명 클래스 내 상관 관계)을 계산하는 방법을 설명하는 이 문서를 보았습니다. R 코드는 다음과 같습니다. #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

A / B 테스트 도구 를 구축하려는 소프트웨어 엔지니어 입니다. 나는 통계 통계가 확실하지 않지만 지난 며칠 동안 꽤 많이 읽었습니다. 여기에 설명 된 방법론을 따르고 있으며 아래 관련 요점을 요약합니다. 이 도구를 사용하면 설계자와 도메인 전문가가 웹 사이트를 구성하여 특정 URL에서 수신 된 트래픽을 둘 이상의 URL로 분할 할 …

22 hypothesis-testing  statistical-significance  proportion  ab-test 

A / B 테스트 시스템에서 일하는 소프트웨어 개발자입니다. 통계에 대한 배경 지식이 없지만 지난 몇 개월 동안 지식을 얻었습니다. 일반적인 테스트 시나리오는 웹 사이트에서 두 개의 URL을 비교하는 것입니다. 방문자가 방문한 LANDING_URL다음 URL_CONTROL또는 로 무작위로 전달됩니다 URL_EXPERIMENTAL. 방문자는 샘플을 구성하며 방문자가 해당 사이트에서 원하는 조치를 수행 할 때 승리 조건이 …

18 power-analysis  ab-test  sequential-analysis  optimal-stopping 

회사에서 A / B 테스트 결과 (웹 사이트 변형으로 실행)를 발표 할 책임이 있습니다. 우리는 한 달 동안 테스트를 실행하고 우리가 의미에 도달 (또는 의미가 오랜 시간 동안 테스트를 실행 한 후 도달하지 않은 경우 포기) 할 때까지, 지금 알아내는하고 뭔가가있다 일정한 간격의 p 값을 확인 잘못된 관행 . 나는 …

13 hypothesis-testing  statistical-significance  bias  ab-test  optimal-stopping 

우리는 각각 1000 샘플의 두 집단을 가지고 있습니다. 각 코호트 당 2 개의 수량을 측정합니다. 첫 번째는 이진 변수입니다. 두 번째는 두꺼운 꼬리 분포를 따르는 실수입니다. 각 측정 항목에 가장 적합한 동질 집단을 평가하려고합니다. 사람들은 z-test를 제안하고, 다른 사람들은 t-test를 사용하고, 다른 사람들은 Mann-Whitney U를 선택할 수 있습니다. 사례별로 각 …

12 ab-test 

며칠 전에 a / b 테스트 회사의 웹 세미나에서 상주 "데이터 과학자"가 실험을 다시 실행하여 결과를 확인해야한다고 설명했습니다. 전제 조건은 95 % 신뢰를 선택하면 오 탐지 확률이 5 % (1/20)라는 것입니다. 동일한 제약 조건으로 실험을 다시 실행하면 1/400이 있습니다 (이것이 0.05 ^ 2 = 1/400으로 결정되었다고 가정합니다) 이것이 유효한 진술입니까? …

11 probability  hypothesis-testing  statistical-significance  ab-test 

Bayesian 방법론을 사용하여 AB 테스트의 결과를 계산하기 위해 Bayesian ab 테스트 의 공식을 사용하고 있습니다. 홍보 (피비>피ㅏ) =∑나는 = 0α비− 1비 (αㅏ+ 나는 ,β비+βㅏ)(β비+ i ) B ( 1 + 나는 ,β비) B (αㅏ,βㅏ)홍보(피비>피ㅏ)=∑나는=0α비−1비(αㅏ+나는,β비+βㅏ)(β비+나는)비(1+나는,β비)비(αㅏ,βㅏ) \Pr(p_B > p_A) = \sum^{\alpha_B-1}_{i=0} \frac{B(\alpha_A+i,\beta_B+\beta_A)}{(\beta_B+i)B(1+i,\beta_B)B(\alpha_A, \beta_A)} 어디 αㅏαㅏ\alpha_A 에 A의 성공 횟수를 더한 것 βㅏβㅏ\beta_A하나의 …

10 r  bayesian  ab-test