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「A/B测试算法大揭秘」如何分析试验数据

来源:吆喝科技 编辑:吆喝科技 时间:2018-01-16 23:05:50 阅读:

          A/B测试的实质是对照试验,即通过对几个不同的版本进行对比,从而选出最优版本。在这个过程中,需要分析处理在试验中收集到的数据,并应用统计学上的方法对数据进行验证,看它是否符合我们最初的设计目标,或分析它的结果效应如何。这一章我们就将跟大家谈谈这种方法——假设检验。

假设检验的定义

      假设检验是先对总体的参数提出某种假设(比如说转化率的平均值),然后利用样本数据判断假设是否成立的过程。在逻辑上,假设检验采用了反证法,即先提出假设,再通过适当的统计学方法来计算这个假设可能性的大小。

       由于统计得出的结果来自于随机样本的数据,结论不可能为绝对的,所以我们只能根据概率上的一些依据进行相关的判断。这里依据的是小概率思想(即显著性水平 p<0.05的小概率事件在一次试验中基本上不会发生),也就是说当原假设的可能性小于认定的某一标准的话,则拒绝原假设(认为这个假设是不成立的),反之则接受原假设。   具体到A/B测试里的假设检验,就是指假设试验版本的总体参数(优化指标均值)等于对照版本的总体参数,然后利用这两个版本的样本数据来判断这个假设是否成立。   如果样本数据拒绝原假设,我们说检验的结果是显著的;反之,我们则说结果是不显著的。一项检验在统计上是“显著的”,意思是指这样的样本数据不是偶然得到的,即不是抽样的随机波动造成的,而是由内在的影响因素导致的。   假设检验的基本概念

     为了更好地理解假设检验,我们在下面列出了一些与之有关的基本概念。

    • 统计假设:是对总体参数(包括总体均值μ等)的具体数值所作的陈述。

    • 原假设:是试验者想收集证据予以反对的假设,又称“零假设”,记为H0;对比试验中的原假设就是试验版本的总体均值等于对照版本的总体均值。

    • 备择假设:也称“研究假设”,是试验者想收集证据予以支持的假设,记为H1;对比试验中的备择假设就是试验版本的总体均值不等于对照版本的总体均值。

     • 双侧检验与单侧检验:如果备择假设没有特定的方向性,并含有符号“≠”,这样的称为双侧检验。如果备择假设具有特定的方向性,并含有符号“>”或“

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