Критерій Манна — Вітні
Уявімо, що ви — аналітик-інженер в стартапі на ранній стадії, де трафік на ваш сайт невеликий. Часто, щоб зібрати вибірку, достатню для припущень параметричних тестів, тести доводиться запускати надовго. Тому вам може знадобитися покладатися на непараметричні тести, щоб ухвалювати рішення швидше.
Один із таких тестів — критерій Манна — Вітні (Mann-Whitney U), тест статистичної значущості, який перевіряє, чи були дві незалежні вибірки отримані з сукупності з однаковим розподілом. Ви застосуєте цей тест, щоб проаналізувати різницю в time_on_page між двома групами в наборі даних checkout. Датафрейм checkout доступний для вас, а бібліотеку pingouin вже імпортовано разом із pandas і numpy.
Ця вправа є частиною курсу
A/B Testing на Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Calculate the mean and count of time on page by variant
print(checkout.____('checkout_page')['____'].____({'____', '____'}))