Tracer des distributions
Comprendre comment les distributions de probabilité discrètes (p. ex., binomiale) et continues (p. ex., normale) interviennent dans l'A/B testing nous permet d'obtenir des aperçus visuels supplémentaires sur la nature des données et une compréhension conceptuelle plus approfondie des théories qui soutiennent les cadres statistiques de l'expérimentation en ligne.
Deux distributions sont particulièrement importantes : les distributions binomiale et normale. Suivez les instructions pour créer des graphiques et explorer leurs paramètres.
Cette activité fait partie du cours
A/B Testing en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
from scipy.stats import binom
# Plot a binomial distribution
p = ____
n = ____
x = np.arange(n*p - 100, n*p + 100)
binom_a = ____.____(____, ____, ____)
plt.bar(x, binom_a)
plt.xlabel('Purchased')
plt.ylabel('PMF')
plt.show()