ab-test概率论

最新推荐文章于 2022-05-18 20:34:58 发布

yeqiustu

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分类专栏：统计学基础文章标签： abtest 统计学概率论

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yeqiustu/article/details/108088334

ab-test显著性检验

	人数n	转化人数m	转化率p
对照组A	n1	m1	p1=m1/n1
实验组B	n2	m2	p2=m2/n2

二项分布：事件发生概率p，记n次实验中事件发生的次数为X，X服从二项分布 $X \sim B(n,p)=C^X_np^X(1-p)^{n-X}$

当n比较大时，二项分布趋近正态分布，即 $X \sim N(np, np(1-p))$

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A/B-Test原理详解

kejiayuan0806的博客

05-14

4749

A/B-Test是一种对比分析方法，通过对用户进行随机分组，根据单一变量的原则为每一组用户分配一个实验方案，在相同的时间维度观察用户的反应，以确定最佳方案。从本质上来讲，A/B-Test属于试验范畴。通过假设检验的统计学原理，来推断某些策略的效果。假设检验假设检验分为两步：假设 —> 检验。假设检验的思想其实是一个倾向于推翻假设的过程。证明一件事有两种方式：从理论公式上严格推导，或者穷尽所有情况。对于从理论上严格推导，最常见的一个例子是高等数学中支撑实数完备理论的七大基本定理(确界原理

数分面试--概率论与数理统计

Cassiel_f的博客

01-08

1266

概率论与数理统计30道面试题

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假设检验——小解转化率A\B试验

等风来ing 的博客

09-06

1456

目前学习了解假设检验中，学的不是很透彻，所以仅根据 A/B-test显著性检验讲一讲转化率类型的假设检验。一、伯努利分布一次实验，两种结果，就是伯努利试验。伯努利分布_百度百科抛一次硬币，结果为正面为事件A，则P(A)的期望和方差分别为1/2，1/4，即p和p(1-p) 二、二项式分布重复n此的伯努利试验，就是二项式分布，重点是独立同分布，没什么好说的。二项...

相互独立的正态分布函数相加减，还是正态分布么？均值和方差的是怎样的？

迪迦 • 奥特曼

09-07

7万+

两个正态分布相加减后，仍然是正态分布。比方说X服从N(a,b)，Y服从N(c,d)，那么X+Y服从N（a+b，c+d）X-Y服从N（a-b，c+d）。

ABtest用于推荐系统性能衡量

沈春旭的博客

10-13

6825

1. 背景介绍无法衡量就无法优化，对于互联网产品而言，不仅是推荐系统，整个 app 系统的更新迭代必然需要建立一套度量衡，来把控整个流程优化的方向。而 ABtest 系统就是一个很好的进行变量控制和优化方向选取的工具，循环：衡量 - 发现 - 迭代 - 验证。所谓精细化迭代是一种建立在数据基础上的思维方式——用较少的成本获得较好的效果。无数据，不优化，线上分流实验是进行推荐算法优化的必由之路...

营销场景下的ABtest与它的统计原理

yftadyz的博客

09-18

1843

ABtest大家都不陌生，test通常包含对照组和实验组，二者通常只有一个要素不同，通过实际效果对比判断这个要素对于提升效果是否有帮助。这里有个核心问题是假设检验的使用。为什么要用到假设检验，举个例子，营销场景，对照组和实验组各营销10000人，对照组的转化率为1%，实验组1.2%，那么我们能得到实验组好于对照组么？这个0.2%的提升可能是由于我们的改进带来的，也可能是随机产生的，即改进没有任何效果，对于这两种情况需要使用假设检验进行判断。假设检验通常包括零假设和对立假设，我们有个观测量，在零假设成立的情

AB Test介绍

qinlingheshang的博客

03-15

8364

what

ABTest系统调研和需求

chunyun0716的专栏

01-30

1444

一、AB测试的必要性 1.1 算法评估线下可以使用离线的AUC，NDCG等指标进行算法模型的评估，算法上线后怎样进行算法间的评估，上线的算法是好是坏，好多少？坏多少？要有效评估算法，必须借助AB测试工具。 1.2 方向指导在算法上线后，往往伴随着特征的增减，怎样能够确定特征对于算法模型影响？算法进行AB测试过程中通过线上指标，能够确定特征对于核心指标的影响情况。 1.3 提升效率新算法上线后，如果没有AB，就根本不能知道这个算法的效果是怎样的。导致达到目标的时间周期变长，效率低下。 1.4 总结.

正态分布、t分布、卡方分布、F分布的关系与差异

mabel爱消消乐的博客

04-25

10万+

要理解这些分布，要从基础的正态分布开始。下面是维基百科对正态分布的介绍： 正态分布（英语：normal distribution）又名高斯分布（英语：Gaussian distribution），是一个非常常见的连续概率分布。正态分布在统计学上十分重要，经常用在自然和社会科学来代表一个不明的随机变量。若随机变量 X服从一个位置参数为

统计学基础——两个样本均值（频率）之差的分布

huangguohui_123的博客

12-25

1万+

一、样本均值之差的定义设是独立的抽自总体的一个容量为的样本的均值。是独立的抽自总体的一个容量为的样本的均值。则具备以下性质：，表示抽取多次获取样本均值的数学期望，根据中心极限定理，则。 ...

abtest-显著性差异(significance test)

SAN_YUN的专栏

06-02

1万+

目标转换率变化区间估计：在做A/B test的时候，抽样得到的数据并不能准确反映整体的真实水平，即样本得到的估计是有偏差的，因此需要去评估这个值可能的变化区间。例如通过区间估计得到： A方案转换率为：6.5% ± 1.5% B方案转换率为：7.5% ± 1.5% 方案胜出概率估计：由于最终有意义的是确立胜出的版本，然而并不是所有的实验都能做到样本足够大，...

A/B-test显著性检验

buracag_mc的博客

07-09

5万+

同步至：https://www.runblog.online/2019/03/18/ab-test-significance-test/ 前言 ################################################################# ## 本文是我在实习期间老大要求出的，故整理发布到博客上，欢迎大家拍砖！## ## 另外，注释内容及部分公式内...

【实战】支付宝营销策略——ABtest

Bsienwuw的博客

05-18

1374

数据来源：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=50893 由于隐私问题，数据脱敏。三个数据集： effect_tb.csv: 广告点击情况数据集 emb_tb_2.csv: 用户特征数据集 seed_cand_tb.csv: 用户类型数据集使用字段： dmp_id：营销策略编号（设置1为对照组，2为营销策略一，3为营销策略二） user_id：支付宝用户ID label：用户当天是否点击活动广告（0：未点击，1：点击

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Weiguang_123的专栏

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我们经常会面临多个设计方案的选择，比如app或pc端某个界面的某个按钮是用红色还是用蓝色，是放左边还是放右边。传统的解决方法通常是集体讨论表决，或者由某位专家或领导或文青来拍板，实在决定不了时也有随机选一个上线的。虽然传统解决办法多数情况下也是有效的，但A/B 测试（A/B Testing）可能是解决这类问题的一个更好的方法。所谓 A/B 测试，简单来说，就是为同一个目标制定两个方案（比如

概率算法-均匀分布产生正态分布

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大部分语言只能产生均匀分布的随机数。C语言用(double)rand()/RAND_MAX产生0到1之间均匀分布的随机数。那么如何产生正态分布的呢？一般，一种概率分布，如果其分布函数为y=F(x)，那么，y的范围是0~1，求其反函数G，然后产生0到1之间的随机数作为输入，那么输出的就是符合该分布的随机数了： y= G(x) 以指数分布为例，假设参数为a，那么概率密度函

腾讯2017社交广告比赛（广告转化率预测）总结与分享--by Coda_Allegro

HapHapYear的博客

07-13

2万+

2017腾讯广告比赛结束也有一段时间了，决赛得了23名（队伍Coda_Allergro），写了一份粗略的总结。附带上了全部的项目源码。

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12-13

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1.什么是AB测试？为同一个目标，设计两种方案，将两种方案随机投放市场中，让组成成分相同（相似）用户去随机体验两种方案之一，根据观测结果，判断哪个方案效果更好，结果可以通过CTR(点击通过率)或者下单率来衡量。 A/B test不是只能A方案和B方案，实际上一个测试可以包含A/B/C/D/E/……多个版本，但是这多个方案之间只能有一个不同的地方，也就是理解未定"量"分析。 A/B测试的更清晰的定义： A/B-test是为同一个目标制定两个方案，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的用户群组随机的使用

数据分析【实践】——AB测试的应用、案例及关键点

天阑之蓝的博客

08-19

7076

阅读之前看这里????：博主是正在进行数据分析师求职的一员，博客记录的是在学习和求职过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。目录1.AB测试的三种应用场景2.AB测试的流程设定目标流量分配：最少样本量流量分配：样本分配质量数据分析：实验天数数据分析：提升是否显著数据结论关于假设检验的基础和数学统计知识看这里数据分析面试【统计