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Die Verteilung plotten

In dieser Übung visualisierst du die Conversion-Rates von Test- und Kontrollgruppe als Verteilungen. Es hilft, das im Beispiel Gezeigte zu üben, denn möglicherweise hast du das so noch nicht angewendet. Außerdem vermittelt diese Darstellung ein Gefühl für die in unserer Schätzung enthaltene Variabilität.

Vier Variablen wurden für dich geladen: die Varianzen von Test und Kontrolle (test_var, cont_var) sowie die Conversion-Rates von Test und Kontrolle (test_conv und cont_conv).

Diese Übung ist Teil des Kurses

Customer Analytics und A/B-Testing mit Python

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle mithilfe der berechneten control_sd und test_sd den Bereich der x-Werte für den Plot. Er sollte jeweils 3 Standardabweichungen in beide Richtungen von cont_conv bzw. test_conv abdecken.
  • Plotte die Normal-pdf der Test- und Kontrollgruppe, indem du in norm.pdf() in genau dieser Reihenfolge den Mittelwert (die Conversion-Rate) und die Standardabweigung angibst.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Compute the standard deviations
control_sd = cont_var**0.5
test_sd = test_var**0.5

# Create the range of x values 
control_line = np.linspace(cont_conv - 3 * control_sd, cont_conv + 3 * ____, 100)
test_line = np.linspace(test_conv - 3 * ____, test_conv + 3 * ____, 100)

# Plot the distribution 
plt.plot(control_line, norm.pdf(control_line, ____, ____))
plt.plot(test_line, norm.pdf(test_line, ____, ____))
plt.show()
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