1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. A/B Testing bằng Python
Connected

Bài tập

Định lý giới hạn trung tâm cho trung bình

Bất kể phân phối gốc của dữ liệu ra sao, định lý giới hạn trung tâm (CLT) cho phép chúng ta giả định tính chuẩn của phân phối lấy mẫu cho các chỉ số thường dùng trong A/B testing như trung bình, tổng, tỷ lệ, độ lệch chuẩn và các phần vị. Nhờ đó, các phép kiểm định ý nghĩa thống kê giả định phân phối chuẩn có thể được áp dụng dễ dàng trong những tình huống này để rút ra kết luận vững chắc về thí nghiệm.

Mục tiêu của bài tập này là minh họa CLT áp dụng cho nhiều dạng phân phối khác nhau và giúp bạn thấy được sức mạnh của nó.

Những mục sau đã được nạp sẵn cho bạn:

  • DataFrame checkout
  • pandas là pd
  • numpy là np
  • matplotlib là plt
  • seaborn là sns

Hướng dẫn 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4

Câu hỏi

  • Tạo một displot để xác định đúng dạng của phân phối cho cột order_value khi lọc theo checkout_page là 'A'.

Các phương án trả lời