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  3. Python 中的 A/B 测试
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道练习

绘制分布

理解离散（例如二项分布）和连续（例如正态分布）概率分布在 A/B 测试中的作用，有助于我们从可视化中获得更多关于数据特性的洞察，并更深入地理解支撑在线实验统计框架的理论。

其中两类分布尤为重要：二项分布和正态分布。请按照说明创建图形并探索它们的参数。

说明 1/2

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  • 1
    • 绘制一次二项分布，成功概率为 p = 0.6，试验次数为 n = 3000。
  • 2
    • 绘制一次正态分布，均值 = 0，标准差 = 1。