1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. A/B testování v Pythonu
Connected

cvičení

Simpsonův paradox v praxi

Zobecnění výsledků A/B testu na různé segmenty populace může mít pro byznys zásadní význam. Někdy chceme ušetřit náklady na spouštění dalších testů v různých městech, na různých zařízeních apod. Ověření konzistence výsledků napříč subpopulacemi nám dodá větší jistotu při takovém zobecňování.

Prozkoumat datasety simp_balanced a simp_imbalanced z pohledu Simpsonova paradoxu – a získáš tak dobrý přehled o tom, jak k tomuto jevu může docházet v A/B testovacích scénářích.

Pokyny 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Vypočítej míru konverze pro každou Variant samostatně a také v rozčlenění podle Browser.