Как выполнить A/ B-тестирование с помощью проверки гипотез на Python

•Проверка гипотез используется для определения, достаточно ли данных для подтверждения гипотезы. •Нулевая гипотеза (H0) предполагает отсутствие эффекта, альтернативная гипотеза (H1) — наличие эффекта. •Z-тест: для больших выборок, проверяет средние значения или пропорции. •T-тест: для малых выборок, проверяет средние значения. •Критерий Хи-квадрат: для категориальных данных, проверяет взаимосвязи. •ANOVA: для сравнения средних показателей нескольких групп. •Сформулируйте гипотезы. •Выберите уровень значимости (α). •Соберите и обобщите данные. •Выберите подходящий тест и проверьте допущения. •Вычислите статистику теста. •Определите p-значение. •Примите решение и интерпретируйте результаты. •Сравнение коэффициентов конверсии двух версий веб-сайта. •Выбор Z-критерия пропорций. •Сбор и обобщение данных. •Вычисление статистики теста. •Определение p-значения. •Принятие решения и интерпретация результатов. •Импорт библиотек Python. •Создание синтетических данных. •Обобщение данных. •Выполнение Z-теста. •Интерпретация результатов. •Сформулируйте нулевую гипотезу и альтернативную гипотезу. •Цель: определить, достаточно ли доказательств для отклонения H0. •Типы тестов: выберите подходящий тест в зависимости от типа данных и размера выборки. •Этапы проверки гипотезы: четкие цели, рандомизация, достаточный размер выборки, управляющие переменные, продолжительность теста, практический эффект, общение, повторение и обучение.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.