解释为失败的变体他们

会把整个测试想法扔到窗,然后测试完全不同的东西。 在此处下载 可视化 在此处下载 可视化 然而,似乎出现了积极的变化测得的提升幅度为但还不足以被视为显着的赢家。您可能只需要更多的转化次数(或更大的样本量。 测试想法实际上非常好但只需要一些调整。 因此使用频率测试的目标是找到真正的赢家你需要毫无疑问地证明替代假设好吧只有 或 。你想冒尽可能小的风险。如果您考虑到 检验也已用于许多医学研究这就不足为奇了当然如果您不能 确定药物不会让人们更糟。

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想将药物推向市场那么你真的想把风险水平降到最低。但是,这不是发展业务的方式。 您需要承担一些风险才能带来更多收入。 有什么选择? 在过去几年中,用于评估 测试的贝叶斯方法越来越受欢迎。大多数著名的 测试软件程序现在使用 乌干达手机号码列表 至少某种形式的贝叶斯统计来评估测试结果: 使用贝叶斯统计, 最近转向贝叶斯决策, 的统计引擎也使用贝叶斯统计的风格。 这并非没有道理:贝叶斯统计更有意义,因为它更适合潜在的业务问题。 贝叶斯统计不使用零假设而是直接解决业务问题。

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优于 的可能性有多大通过使

用贝叶斯方法可以避免 值的反直觉定义。假设零假设为真(数据 假设),而不是定义观察到的或更极端结果的概率,可以确定后验概率:假设为真的概率,给定观察到的数据(假设 数据) 这正是我们在 测试中寻找的:给定测试中观察到的数据, 优于 的可能性有多大? 图片 贝叶斯测试评估 当您使用贝叶斯统计来评估您的 测试时,就不再涉及困难的统计术语 阿联酋手机号码 没有原假设没有 值或 值等等它只是向您显示测得的提升和 优于 的概率很容易吧每个人都可以理解这一点图片 基于我。

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