Побудова розподілів
Розуміння того, як дискретні (наприклад, біноміальний) і неперервні (наприклад, нормальний) розподіли ймовірностей впливають на A/B‑тестування, дає змогу отримати додаткові візуальні інсайти про природу даних і глибше концептуальне розуміння теорій, на яких тримаються статистичні підходи до онлайн‑експериментів.
Особливо важливі два розподіли: біноміальний і нормальний. Дотримуйтеся інструкцій, щоб побудувати графіки й дослідити їхні параметри.
Ця вправа є частиною курсу
A/B Testing на Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
from scipy.stats import binom
# Plot a binomial distribution
p = ____
n = ____
x = np.arange(n*p - 100, n*p + 100)
binom_a = ____.____(____, ____, ____)
plt.bar(x, binom_a)
plt.xlabel('Purchased')
plt.ylabel('PMF')
plt.show()