1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. A/B Testing în Python
Connected

Exercise

Dimensiunea eșantionului pentru medii

Când proiectezi un test A/B, în calitate de Data Scientist ești responsabil să verifici dacă testul este fezabil de la bun început. Aceasta presupune să răspunzi la mai multe întrebări, cum ar fi: avem suficient trafic? Cum cuantificăm „suficient"? Care este diferența minimă pe care o putem detecta dat fiind dimensiunea eșantionului disponibil? Cât timp trebuie să ruleze un experiment? Și altele.

În acest exercițiu, vei calcula dimensiunea minimă a eșantionului necesară pentru a surprinde o diferență semnificativă statistic de o anumită valoare între media de referință order_value pentru grupul de control și un nou design de testat. Bibliotecile pandas, numpy, matplotlib, seaborn, DataFrame-ul checkout și power din statsmodels.stats sunt deja importate și încărcate.

Instructions 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Calculează media și abaterea standard a coloanei order_value pentru checkout_page 'B'.