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 adalah bagian dari kursus
Analitik Pelanggan dan A/B Testing dengan Python
Petunjuk 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_meandanlift_sdyang 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 praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# 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()