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심슨의 역설 실습

A/B 테스트 결과를 전체 인구의 다양한 세그먼트로 일반화하는 일은 비즈니스에 매우 중요할 수 있어요. 때로는 도시별, 기기별 등으로 추가 테스트를 실행하는 비용을 절약하고 싶을 때가 있습니다. 하위 집단별로 결과가 일관적인지 확인하면 이러한 일반화에 대한 확신을 높일 수 있어요.

A/B 테스트 시나리오에서 이 현상이 어떻게 발생할 수 있는지 감을 잡기 위해 simp_balanced와 simp_imbalanced 데이터셋을 살펴보며 심슨의 역설을 탐구해 보세요.

คำแนะนำ 1 / 4

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  • 각 Variant의 전환율을 Browser별로 각각 계산하세요.