本文将介绍AB测试样本量计算的方法和公式。 在进行AB测试时,我们通常会将用户随机分为两个组:实验组和对照组。实验组会接受我们所做的改变,而对照组则不会。我们的目标是比较两个组之间的差异,以确定改变是否对用户行为产生了显著影响。 为了确定样本量,我们需要考虑以下几个因素:置信水平、效应大小和统计功效。
在开始介绍贝叶斯决策论之前,我们首先来回顾下概率论委员会常委--贝叶斯公式。 若将上述定义中样本空间的划分Bi看做为类标,A看做为一个新的样本,则很容易将条件概率理解为样本A是类别Bi的概率。 贝叶斯决策论 基本原理 若p1(x1,x2)>p0(x1,x2),那么类别为1 若p1(x1,x2)<p0(x1,x2),那么类别为0 如果...
与方差成正比,与(μ1 - μ0)^2成反比。 抽样的最小样本量? 置信度,最大允许误差,样本方差(可由历史数据估计)。中心极限定理 检验方式? 对于率指标,用卡方检验(只有两个组的话,和z检验相同); 对于均值类指标,用t检验。 AB测试,第一天测试A组数据特别高,第二天测试B组数据特别高,第三天AB组差不多,这...
ab test 样本量计算公式 abtest怎么确定样本量 AB实验的简单理解 AB实验的基本原理是控制变量法 AB实验的步骤 1. 提出假设、设计假设:确保变量唯一,有很多我们永远无法知道的隐变量在施加影响,确保两个方案中其他的变量保持一致,特别是时间、用户特征等重要变量。 2. 预估成本、设定优先级:通过ICE模型:Impact Level...
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