1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích khách hàng và A/B Testing với Python
Connected

Bài tập

Tìm hiểu khoảng tin cậy

Trong bài tập này, bạn sẽ rèn trực giác về cách các giá trị tham số khác nhau ảnh hưởng đến khoảng tin cậy. Cụ thể, bạn sẽ khám phá qua hàm get_ci() cách những thay đổi làm mở rộng hoặc thu hẹp khoảng tin cậy. Đây là chữ ký hàm, trong đó cl là mức độ tin cậy (confidence level) và sd là độ lệch chuẩn (standard deviation).

def get_ci(value, cl, sd):
  loc = sci.norm.ppf(1 - cl/2)
  rng_val = sci.norm.cdf(loc - value/sd)

  lwr_bnd = value - rng_val
  upr_bnd = value + rng_val 

  return_val = (lwr_bnd, upr_bnd)
  return(return_val)

Hướng dẫn 1/3

undefined XP
  • 1

    Tìm khoảng tin cậy với giá trị là 1, mức độ tin cậy là 0.975 và độ lệch chuẩn là 0.5.

  • 2

    Lặp lại phép tính, cập nhật mức độ tin cậy thành 0.95 và độ lệch chuẩn thành 2. Giữ nguyên giá trị là 1

  • 3

    Cuối cùng, cập nhật mã của bạn sao cho độ lệch chuẩn là 0.001 trong khi giữ nguyên mức độ tin cậy và giá trị như phần bài tập trước. So sánh ba khoảng tin cậy đã xuất ra. Chúng có vẻ liên hệ thế nào với các tham số đã dùng?