Nomen, bitte.

1. Nomen sind eine experimentelle klasse

1. A/ b-experiment

Die situation bei der anwendung der situation in dem A/ b-experiment soll die wirkung der neuen strategie überprüfen, ohne die erfahrungen der benutzer zu beeinträchtigen. Ein A/ b-experiment wird durchgeführt, um eine neue strategie und die ursprüngliche strategie auszuarbeiten und anschließend wird ein teil der benutzer zufällig zu der neuen und der ursprünglichen strategie wechseln, sodass beide testpersonen unter gleichen bedingungen geprüft werden können. Die ergebnisse können bei der entscheidung helfen, ob die neue strategie weiterführbar ist.

Eine solche entnahme Von proben aus dem ganzen und die durchführung verschiedener testergebnisse unter gleichen bedingungen wird als "A/ b-experiment" bezeichnet.

2. Stufe experiment

Auf diesem gebiet gibt es keine zwischenströme, d. h., der benutzer steht nur für ein experiment in diesem bereich zur verfügung. Und so könnten interferenz-experimente in einem bereich gruppiert werden.

3. Schleuderungsexperimente

Der durchfluss wird auf einem labor nicht gleichmäßig verteilt und kann daher als eingeschränkt beschrieben werden.

4. Sofort beginnen

Wenn der durchfluss die einzelnen schichten durchbricht, sickert er in das nächsthöhere niveau über. Und so könnten unüberwindbare experimente auf verschiedene lagen verteilt werden.

5. Kontrollgruppe

Die A/ b-studie besteht aus einer labor - und einer kontrollgruppe, die normalerweise als standard bezeichnet wird, d. h. der kontrollgruppe vor der erprobung A/B.

6. Labor

Die neue strategie wird in eine versuchsgruppe eingebettet, die in einem A/B experiment mehrere versuchsgruppen umfassen soll

7. Parameter des probierparameter

Parameter für experiment: in der einrichtung eines A/B experiments ist eine identifikation des versuchsperson (" testparameter ") erforderlich, die sie als eigenschaft festlegen können, sobald der benutzer, der das experiment betrat, die aktion des testsubjekts entsprechend dieser parameter anzeigt, sobald dieser eingriff vorgenommen hat

Parameterwerte: eine gruppe Von parameterwerten wird verwendet, um eine kontrollgruppe zu identifizieren; sie können diese werte auch als eigenschaften verstehen Bei der zählung des benutzers wird dieser wert verwendet, um den benutzer zu identifizieren, welche labor - Oder kontrolleinheit angegeben wurde.

8. Check der ausrüstung

Vor der freigabe soll überprüft werden, ob die testeinrichtung mit einem der erwarteten schritte übereinstimmt. Zuvor müssen sie die kontrolleinrichtung der kontrollgruppe hinzufügen, damit sie mit der kontrollgruppe korrespondieren können, um zu sehen, ob die einrichtung der kontrollgruppe den erwartungen entspricht

Substantiv zu zwei begriffen

1. Zentrale indikatoren

In den tests A/B müssen sie ihre lieblingsindikatoren so einstellen, dass die cloud statistische indikatoren anhand dieses indexes errechnen und auf dieser grundlage einige schlussfolgerungen ziehen ob das experiment fortgesetzt werden muss und welche gruppe die punkte erzielt?

2. Vertrauensspanne

Der statistische indikator zeigt, dass der charakter der testergebnisse im verhältnis zur dienten - zonen unterschiedlicher größen gemessen wird, die mit denen der vergleichsgruppen verglichen werden. In einer annahme Von 95 prozent liegt der schwellenwert zwischen 10 und 20 prozent und kann so interpretiert werden, dass eine stichprobe der testgruppe mit der wahrscheinlichkeit einer 95% - zentralen gradienten zwischen 10 und 20 prozent liegt.

Die analyse der wolke misst anhand der skala, ob die ergebnisse der labor - gruppe positiv, negativ Oder nicht signifikant Anders Waren als die kontrollgruppe.

Die logik ist, dass die signalskala, die sich rechts der nullachse befindet, also wie [10%,20], positiv Oder sichtbar erscheint; Liegt die angabe auf der linken seite der null-achse, also wie [20%, 10%], dann gilt die skala als bedeutend negativ; Wenn die vertrauensspanne eine skala Von 0 wie [-20, -20] enthält, ist dies nicht eindeutig.

3.p. der wert

Der statistische indikator stellt die wahrscheinlichkeit dar, dass die zugrunde liegenden annahmen (bei denen es keinen unterschied zwischen den ergebnissen der kontrollgruppe und den kontrollergebnissen gibt) extremere ergebnisse ergeben als die in der stichprobe erhobenen ergebnisse. Je kleiner der wert der P ist, desto geringer ist die wahrscheinlichkeit, dass die primärwahrscheinlichkeit eintreten wird. Diese annahme wird in anbetracht der ergebnisse dieser geringer wahrscheinlichkeit Von grund auf verworfen, was einen starken unterschied zwischen der labor - und kontrollgruppe rechtfertigt. Wenn der p-wert nicht niedrig genug ist, muss der test fortgesetzt werden, um zu zeigen, ob die ursprüngliche hypothese stimmt.

Die analyse der wolke bewertet, ob die experimente signifikant unterschieden und zeigt, ob sie fortgesetzt werden müssen.