比率の差のA/Bテスト
あなたはデータサイエンティストとして、homepage データセットに含まれる2つのランディングページのバリアント 'C' と 'D' 間で、サインアップ（コンバージョン）率の違いを調べるA/Bテストを実施しています。A/Bテストの結果を用いて、どちらのランディングページをサイト全体に展開すればサインアップ率が高くなるか、チームの意思決定を導くことがあなたの役割です。
homepage には signup と landing_page の列があります。DataFrame の各行は、それぞれの landing_page を訪れた固有ユーザー1名に対応します。signup 列は二値データで、'1' はユーザーがサインアップしたこと、'0' はページを離脱したことを意味します。pandas と numpy は読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶA/Bテスト
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
from statsmodels.stats.proportion import proportions_ztest, proportion_confint
# Calculate the number of users in groups C and D
n_C = homepage[homepage['____'] == '____']['____'].____()
n_D = homepage[homepage['____'] == '____']['____'].____()
print('Group C users:',n_C)
print('Group D users:',n_D)