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  3. Python으로 배우는 A/B Testing
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연습 문제

파워 커브 그리기

A/B 테스트를 실행하기 전에 파워 분석을 수행하는 것은 가장 중요한 단계 중 하나예요. 이를 통해 결론에 도달할 가능성을 높이고, 각 테스트에 할당할 리소스와 시간을 더 잘 계획할 수 있어요. 또한 파워 커브를 그리면, 원하는 신뢰 수준에 도달하기 위해 필요한 표본 크기와 특정 매개변수 변화의 영향을 시각적으로 쉽게 파악할 수 있어요. 표본 크기가 클수록 결론에 도달할 가능성은 높아지지만, 파워 커브가 포화되는 구간에서는 표본을 더 모으거나 시간을 더 들이는 것이 리소스 낭비가 될 수 있어요.

이제 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

지침 1/4

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  • sample_sizes는 10에서 600까지, effect_sizes는 0.1, 0.2, 0.3으로 하는 NumPy 배열을 생성하세요.