Tỷ lệ click hậu nghiệm

Sau một giai đoạn thành công tại Bộ Y tế, bạn chuyển sang lĩnh vực marketing. Công ty mới của bạn vừa chạy hai chiến dịch quảng cáo thử nghiệm: một cho giày thể thao và một cho quần áo. Nhiệm vụ của bạn là tìm ra chiến dịch nào hiệu quả hơn dựa trên tỷ lệ nhấp (click-through rate) và nên được triển khai cho tệp khách hàng lớn hơn.

Bạn quyết định chạy thử nghiệm A/B, mô hình hóa dữ liệu bằng phân phối nhị thức (binomial likelihood). Bạn biết rằng tỷ lệ nhấp điển hình của các quảng cáo trước đây gần đây khoảng 15%, với kết quả dao động từ 5% đến 30%. Dựa trên đó, bạn kết luận rằng \(Beta(10, 50)\) sẽ là prior phù hợp cho tỷ lệ nhấp.

Dữ liệu ads, hàm simulate_beta_posterior() mà bạn đã thấy trong video, và numpy (dưới tên np) đều có sẵn trong môi trường làm việc của bạn.

Mô phỏng 100000 mẫu từ phân phối prior và gán kết quả vào prior_draws.
Vẽ mật độ của prior_draws để kiểm tra xem nó có phản ánh hiểu biết trước của bạn về tỷ lệ nhấp hay không.

Bài tập

Tỷ lệ click hậu nghiệm

Hướng dẫn 1/4

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}Bài tập

Hướng dẫn 1/4

Bài tập