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Standardfehler

Zuvor haben wir gesehen, wie man die Standardabweichung mit der Methode .std() berechnet. In dieser Übung schaust du dir an, wie man die Standardabweichung für eine Konversionsrate berechnet – das erfordert ein leicht anderes Vorgehen. Du berechnest das hier Schritt für Schritt.

Bereits geladen sind der intern gemergte Datensatz purchase_data sowie der berechnete Wert conversion_rate.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Customer Analytics und A/B-Testing mit Python

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Anleitung zur Übung

  • Ermittle die Anzahl der Paywall-Views im Datensatz mit .count(). Speichere das in n.
  • Berechne eine Größe, die wir v nennen, indem du conversion_rate mit der Rate der nicht Konvertierenden multiplizierst.
  • Ermittle nun unsere Varianz var, indem du v durch n teilst. Das ist die Varianz unserer Schätzung der Konversionsrate.
  • Schließlich wurde die Quadratwurzel von var bereits berechnet und als Variable se für dich gespeichert. Das ist der Standardfehler unserer Schätzung.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Find the number of paywall views 
n = purchase_data.purchase._____

# Calculate the quantitiy "v"
v = _____ * (1 - conversion_rate) 

# Calculate the variance and standard error of the estimate
var = _____ / _____ 
se = var**0.5

print(var)
print(se)
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