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Power Analysis - भाग I

अब हम power analysis पर आते हैं. आम तौर पर, आप यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि जो भी प्रयोग या A/B टेस्ट आप चलाएँ, उसकी power कम-से-कम 80% हो. इसे सुनिश्चित करने का एक तरीका है कि 80% power पाने के लिए आवश्यक sample size निकाला जाए.

मान लीजिए कि आप एक न्यूज़ मीडिया वेबसाइट संभाल रहे हैं और आप यह बढ़ाना चाहते हैं कि उपयोगकर्ता आपकी वेबसाइट पर कितना समय बिताते हैं. फिलहाल, उपयोगकर्ताओं का समय सामान्य वितरण (normally distributed) का अनुसरण करता है, जिसका औसत 1 मिनट और मानक विचलन 0.5 मिनट है. मान लीजिए आप एक ऐसी फीचर ला रहे हैं जो पेज तेज़ी से लोड करता है और आप यह जानना चाहते हैं कि वेबसाइट पर बिताए गए समय में 5% बढ़ोतरी को मापने के लिए कितना sample size चाहिए.

इस अभ्यास में, हम एक सिमुलेशन चलाने का ढांचा तैयार करेंगे, एक t-test चलाएँगे और p-value की गणना करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Statistical Simulation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • effect_size को 5% पर, control_mean को 1 पर और control_sd को 0.5 पर initialize करें.
  • np.random.normal() का उपयोग करके, आपने जो मान initialize किए हैं उनसे control_time_spent और treatment_time_spent का एक-एक ड्रॉ simulate करें.
  • st.ttest_ind() का उपयोग करके treatment_time_spent और control_time_spent पर t-test चलाएँ, जहाँ st scipy.stats है जो पहले से इम्पोर्ट किया गया है.
  • यदि p_value 0.05 से कम है, तो सांख्यिकीय महत्व stat_sig True होना चाहिए; अन्यथा False होना चाहिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Initialize effect_size, control_mean, control_sd
effect_size, sample_size, control_mean, control_sd = ____, 50, ____, ____

# Simulate control_time_spent and treatment_time_spent, assuming equal variance
control_time_spent = np.random.normal(loc=control_mean, scale=____, size=sample_size)
treatment_time_spent = np.random.normal(loc=____*(1+effect_size), scale=control_sd, size=____)

# Run the t-test and get the p_value
t_stat, p_value = st.ttest_ind(____, ____)
stat_sig = p_value < ____
print("P-value: {}, Statistically Significant? {}".format(p_value, stat_sig))
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