A/Bテスト

Pythonで学ぶ統計思考（パート2）

Justin Bois

Lecturer at the California Institute of Technology

リデザインは有効ですか？

ch4-1.002.png

リデザインは有効ですか？

ch4-1.003.png

帰無仮説

クリック率はリデザインで変わらない

クリックの置換検定

import numpy as np
# clickthrough_A, clickthrough_B: arr. of 1s and 0s

def diff_frac(data_A, data_B):
        frac_A = np.sum(data_A) / len(data_A)
        frac_B = np.sum(data_B) / len(data_B)
        return frac_B - frac_A

diff_frac_obs = diff_frac(clickthrough_A,
                          clickthrough_B)

クリックの置換検定

perm_replicates = np.empty(10000)
for i in range(10000):
     perm_replicates[i] = permutation_replicate(
                clickthrough_A, clickthrough_B, diff_frac)

p_value = np.sum(perm_replicates >= diff_frac_obs) / 10000

p_value

0.016

A/Bテスト

戦略変更で成果が向上するかを確認するために使われる

A/Bテストの帰無仮説

検定統計量は変更の影響を受けない

練習しましょう！

Pythonで学ぶ統計思考（パート2）