Paradoxul lui Simpson în acțiune
Generalizarea rezultatelor testului A/B la diferite segmente ale populației poate fi extrem de importantă pentru business. Uneori vrem să evităm costurile rulării unor teste separate în orașe diferite, pe dispozitive diferite etc. Verificarea consistenței rezultatelor pe subpopulații ne poate crește încrederea că generalizările sunt valide.
Examinează seturile de date simp_balanced și simp_imbalanced pentru a detecta paradoxul lui Simpson și pentru a înțelege mai bine cum poate apărea acest fenomen în scenariile de testare A/B.
Acest exercițiu face parte din cursul
A/B Testing în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Calculate the conversion rate per variant and then browser
imbalanced_variant_rate = simp_imbalanced.____('____')['____'].____()
imbalanced_variant_browser_rate = simp_imbalanced.____(['____','____'])['____'].____()
print(imbalanced_variant_rate)
print(imbalanced_variant_browser_rate)