1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Python으로 배우는 A/B Testing
Connected

연습 문제

평균을 위한 표본 크기

A/B 테스트를 설계할 때, Data Scientist인 여러분은 먼저 테스트의 실행 가능성을 확인해야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 질문에 답해야 해요. 트래픽이 충분한가요? “충분하다”를 어떻게 수치로 판단하나요? 현재 표본 크기에서 탐지할 수 있는 최소 차이는 얼마인가요? 실험은 얼마나 오래 진행해야 하나요? 등입니다.

이번 연습에서는 대조군의 기준 평균 order_value와 실험할 새로운 디자인 간에 특정 값의 통계적으로 유의한 차이를 포착하기 위해 필요한 최소 표본 크기를 계산해 보겠습니다. pandas, numpy, matplotlib, seaborn 라이브러리와 checkout DataFrame, 그리고 statsmodels.stats의 power는 이미 임포트 및 로드되어 있어요.

지침 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • checkout_page가 'B'인 order_value 열의 평균과 표준편차를 계산하세요.