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Exercises

평균에 대한 중심극한정리

데이터의 분포 형태와 상관없이 중심극한정리(CLT)는 평균, 합계, 비율, 표준편차, 백분위수처럼 A/B 테스트에서 자주 살펴보는 지표의 표집분포가 정규분포라고 가정할 수 있게 해줍니다. 따라서 정규성을 가정하는 통계적 유의성 검정을 이러한 상황에 쉽게 적용하여 실험에 대해 탄탄한 결론을 도출할 수 있어요.

이 연습 문제의 목표는 CLT가 여러 분포에 어떻게 적용되는지 직접 확인하고, 그 강력함을 이해하는 것입니다.

다음 항목이 미리 로드되어 있습니다:

  • checkout DataFrame
  • pandas 는 pd
  • numpy 는 np
  • matplotlib 는 plt
  • seaborn 은 sns

คำแนะนำ 1 / 4

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คำถาม

  • checkout_page가 'A'인 행으로 필터링한 order_value 열의 분포 모양이 올바르게 보이도록 displot을 생성하세요.

คำตอบที่เป็นไปได้