Wielkość próby dla wartości średnich
Projektując test A/B, jako Data Scientist odpowiadasz za sprawdzenie, czy dany test jest w ogóle wykonalny. Wymaga to odpowiedzi na kilka pytań: czy mamy wystarczający ruch? Jak określić słowo „wystarczający"? Jaką minimalną różnicę możemy wykryć przy dostępnej wielkości próby? Jak długo musi trwać eksperyment? I wiele innych.
W tym ćwiczeniu obliczysz minimalną wymaganą wielkość próby potrzebną do wykrycia statystycznie istotnej różnicy określonej wartości między bazową średnią order_value dla grupy kontrolnej a nowym projektem przeznaczonym do testowania. Biblioteki pandas, numpy, matplotlib, seaborn oraz ramka danych checkout są już zaimportowane i załadowane, podobnie jak power z statsmodels.stats.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Testy A/B w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Calculate and print the baseline mean and standard deviation
mean_B = ____
print(mean_B)
std_B = ____
print(std_B)