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UDACITY分析AB测试结果
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2021-02-13
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分析AB测试结果 概述 对于这个项目,我努力了解了由电子商务网站运行的A / B测试的结果。 我的目标是浏览笔记本,以帮助公司了解他们应该实施新页面,保留旧页面还是运行实验更长的时间来做出决定。 要完成第3个项目,我需要以下软件: Python(Numpy,Pandas,Matplotlib,StatsModels,Scipy) Jupyter笔记本 目录 第一部分概率 计算了一些统计信息以找出不考虑页面转换的可能性。 这些用于分析一页或另一页是否带来了更多的转化。 II-A / B部分测试 使用假设检验假设旧页面更好,除非在5%的I类错误率下证明新页面肯定更好。 通过计算p值得出了两页转化的结论。 第三部分回归 进行逻辑回归以确认先前步骤的结果。 陈述了与该回归模型相关的零假设和替代假设,并使用statsmodel进行了验证。 然后根据用户居住的国家/地区添加了一种效果。 提供了
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Analyze_ab_test_results_notebook.ipynb 75KB
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