Podsumowanie: testy A/B w Pythonie

Testy A/B w Pythonie

Moe Lotfy, PhD

Principal Data Science Manager

Podsumowanie testów A/B

Rozdział 1

  • Etapy i zastosowania testów A/B
  • Definicja i estymacja metryk
  • .sample(), .corr(), pairplot, heatmap

Rozdział 2

  • Formułowanie hipotez testów A/B
  • Poziomy błędów, moc, wielkość efektu
  • Analiza mocy: estymacja wielkości próby
  • Korekty wielokrotnych porównań

Rozdział 3

  • Czyszczenie danych i EDA
  • Testy sprawdzające poprawność danych
  • Analiza różnic w proporcjach
  • proportions_ztest,proportion_confint

Rozdział 4

  • Analiza różnic w średnich
  • Testy nieparametryczne
  • Metoda delta dla metryk ilorazowych
  • Najlepsze praktyki i zaawansowane tematy
Testy A/B w Pythonie

Gratulacje!

Testy A/B w Pythonie

Preparing Video For Download...