1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Phân tích khách hàng và A/B Testing với Python
Connected

Exercise

Trực giác đằng sau ý nghĩa thống kê

Trong bài tập này, bạn sẽ xây dựng trực giác về ý nghĩa thống kê. Bạn sẽ làm điều đó bằng cách sử dụng hàm get_pvalue() trên nhiều bộ tham số khác nhau có thể xuất hiện hợp lý hoặc được chọn trong quá trình chạy một thử nghiệm A/B. Khi làm, bạn hãy quan sát cách kết quả ý nghĩa thống kê thay đổi khi bạn điều chỉnh các tham số. Điều này sẽ giúp bạn hình thành trực giác về khái niệm này và chỉ ra một số cạm bẫy tinh vi của p-value. Nhắc lại, đây là chữ ký hàm get_pvalue():

def get_pvalue(con_conv, test_conv, con_size, test_size):  
    lift =  - abs(test_conv - con_conv)

    scale_one = con_conv * (1 - con_conv) * (1 / con_size)
    scale_two = test_conv * (1 - test_conv) * (1 / test_size)
    scale_val = (scale_one + scale_two)**0.5

    p_value = 2 * stats.norm.cdf(lift, loc = 0, scale = scale_val )

    return p_value

Instructions 1/3

undefined XP
  • 1

    Tìm p-value với tỷ lệ chuyển đổi ban đầu là 0.1, tỷ lệ chuyển đổi của nhóm test là 0.17, và 1000 quan sát cho mỗi nhóm.

  • 2

    Tìm p-value với tỷ lệ chuyển đổi của nhóm control là 0.1, nhóm test là 0.15, và 100 quan sát cho mỗi nhóm.

  • 3

    Bây giờ hãy tìm p-value với tỷ lệ chuyển đổi của nhóm control là 0.48, nhóm test là 0.50, và 1000 quan sát cho mỗi nhóm.