Какие допущения делают биномиальную модель разумной для конверсии?
AДоля успехов близка к 0 или 1 в каждой группе, иначе биномиальное распределение применять нельзя
BКаждое испытание имеет числовой непрерывный исход, а биномиальное обобщает такие непрерывные значения
CИспытания независимы, и шанс успеха одинаков для каждого испытания и каждого пользователя в выборке
DРазмер выборки
n известен заранее и одинаков в каждой группе, иначе оценка доли смещенаПравильный ответ. Биномиальная модель предполагает независимые испытания и одинаковую вероятность успеха в каждом из них.
Разбор
В биномиальной модели каждое испытание имеет одну и ту же вероятность успеха, и испытания считаются независимыми. Это хорошая абстракция для доли покупателей среди пользователей при корректной единице учёта. Если испытания зависимы (например, много событий на одного пользователя), стандартная ошибка доли будет оценена неверно. Тогда нужно менять дизайн учёта или метод оценки.
Можно заниматься бесплатно
Готовим вопросы…
Три вопроса по теме этой страницы, с объяснениями.
Ещё вопросы по теме «Тесты для долей»
- Команда считает конверсию из показа в клик: 80 кликов на 1000 показов. Как корректнее всего описать эту величину как долю?
- `конверсия` выросла с 5% до 6%. Как корректно назвать абсолютное изменение?
- Если `n` увеличили в 4 раза при том же `p`, как примерно изменится стандартная ошибка доли `SE = sqrt(p*(1-p)/n)`?
- Когда двухвыборочный `z-test` для сравнения долей обычно уместен?
- Вы считаете конверсию из визита в покупку на уровне пользователя. Что корректно считать `success` и что считать `trial` для расчёта доли?
- Все вопросы по «Тесты для долей» →