Errore standard
In precedenza abbiamo visto come calcolare la deviazione standard usando il metodo .std(). In questo esercizio esplorerai come calcolare la deviazione standard per un tasso di conversione, che richiede una procedura leggermente diversa. La calcolerai passo dopo passo in questo esercizio.
Sono già caricati l'insieme di dati unito purchase_data e il valore conversion_rate già calcolato.
Questo esercizio fa parte del corso
Customer Analytics and A/B Testing in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Trova il numero di visualizzazioni del paywall nel dataset usando
.count(). Salvalo inn. - Calcola una quantità che chiameremo
vtrovandoconversion_ratemoltiplicato per il tasso di non conversione. - Ora trova la nostra varianza,
var, dividendovpern. Questa è la varianza della stima del nostro tasso di conversione. - Infine, è stata già calcolata per te la radice quadrata di
vare salvata nella variabilese. Questo è l'errore standard della nostra stima.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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)