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.
Acest exercițiu face parte din cursul
A/B Testing în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Calculate and print the baseline mean and standard deviation
mean_B = ____
print(mean_B)
std_B = ____
print(std_B)