Mulai sekarangMulai gratis

Memplot sebaran selisih

Sekarang mari kita plot sebaran selisih dari hasil kita, yaitu sebaran lift kita.

cont_var dan test_var serta cont_conv dan test_conv telah dimuat untuk Anda. Selain itu, batas bawah dan atas interval kepercayaan dari sebaran ini juga telah disediakan masing-masing sebagai lwr_ci dan upr_ci.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Analitik Pelanggan dan A/B Testing dengan Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Hitung mean dari sebaran lift dengan mengurangkan laju konversi kontrol (cont_conv) dari laju konversi uji (test_conv).
  • Hasilkan rentang nilai x untuk sebaran selisih, lebarnya 3 simpangan baku.
  • Plot sebaran normal dengan menetapkan lift_mean dan lift_sd yang telah dihitung.
  • Plot garis vertikal hijau pada mean sebaran, dan garis vertikal merah pada masing-masing batas bawah dan atas interval kepercayaan. Ini sudah disiapkan untuk Anda, jadi tekan 'Kirim Jawaban' untuk melihat hasilnya!

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Find the lift mean and standard deviation
lift_mean = ____
lift_sd = (test_var + cont_var) ** 0.5

# Generate the range of x-values
lift_line = np.linspace(lift_mean - 3 * _____, lift_mean + 3 * _____, 100)

# Plot the lift distribution
plt.plot(lift_line, norm.pdf(lift_line, _____, _____))

# Add the annotation lines
plt.axvline(x = lift_mean, color = 'green')
plt.axvline(x = lwr_ci, color = 'red')
plt.axvline(x = upr_ci, color = 'red')
plt.show()
Edit dan Jalankan Kode