.Sebaik-baiknya untuk menyokong keputusan perniagaan anda dan mengetahui sama ada ciri yang diuji harus dilaksanakan atau tidak. Untuk melakukan ini, keputusan ujian anda perlu ditentukan dengan tepat supaya. Dapat membantu anda membuat keputusan yang betul. Menggunakan nilai kalkulator keyakinan “biasa”, anda boleh mengetahui sama ada varian yang diperiksa berprestasi lebih baik atau lebih teruk daripada tapak web semasa.
Perbezaan & Cara Ia Berfungsi: Analisis Kekerapan vs. Bayesian Hasil dan peningkatan ujian A/B anda sah
Apakah perbezaan antara analisis Bayesian Senarai Nombor Whatsapp dan analisis kerap “klasik” menggunakan selang keyakinan?Analisis hipotesis yang kerap untuk ujian A/B menyemak kemungkinan keputusan ujian jika hipotesis nol adalah benar, yang (biasanya) menyatakan bahawa varian ujian tidak membawa kepada peningkatan ketara dalam kadar penukaran. Oleh itu, ujian hipotesis klasik adalah bantuan membuat. Analisis Bayesian, sebaliknya, tidak memerlukan hipotesis nol tertentu atau hipotesis alternatif. Sebaliknya, kaedah tersebut membenarkan .Pernyataan langsung tentang kebarangkalian semua kemungkinan hipotesis yang boleh membawa kepada keputusan ujian kami. Dengan Peraturan Bayesian anda boleh membuat kenyataan seperti.
Perbezaan, kefungsian dan tafsiran keputusan antara kaedah Bayesian dan frequentist Hasil dan peningkatan ujian A/B anda sah
Untuk memahami kelebihan yang boleh ditawarkan oleh statistik Bayesian kepada anda, kami mula-mula menjelaskan cara penilaian ujian A/B yang kerap berfungsi dan apakah pernyataan yang boleh diperoleh daripada model statistik ini. Penting: Dalam ujian hipotesis yang kerap, tiada hipotesis diuji secara langsung. Sebaliknya, hipotesis nol dibentuk, yang mengatakan bertentangan dengan tesis yang sebenarnya ingin kita uji. Jika kami ingin menyemak sama ada varian membawa kepada kadar penukaran (CR) yang lebih tinggi, hipotesis nol kami ialah varian kami tidak membawa kepada peningkatan CR dalam varian tersebut. Menggunakan data daripada sampel ujian, kami menganggarkan jumlah data yang akan tersebar di sekitar min sebenar jika kami melukis sampel rawak. Sekarang, berdasarkan hipotesis nol kami, kami mengandaikan bahawa min sebenar bagi naik/turun ialah sifar dan kami boleh mencipta taburan normal .
Bagaimanakah saya boleh mentafsir keputusan ujian AB yang kerap?
Peningkatan atau penurunan yang diukur ialah 3 x Budget-frëndlech DIY Marketing Tools fir kleng Geschäfter perbezaan antara kawalan dan varian dalam matlamat utama ujian, cth. kesan ke atas kadar penukaran atau jualan. Kesan ini dikumpul melalui sampel rawak kami dan oleh itu tertakluk kepada turun naik rawak. Peningkatan atau penurunan yang diukur dalam ujian tidak mewakili perbezaan sebenar antara kawalan dan varian! Selang keyakinan menerangkan selang kemungkinan nilai kesan, di tengah-tengahnya adalah kesan yang diukur (naik / turun). Tahap keyakinan yang biasa digunakan ialah 95%, jadi dalam kes ini – jika seseorang mengulangi percubaan rawak dengan cara yang sama – selang keyakinan 95% akan mengandungi kesan sebenar yang tidak diketahui dalam kira-kira 95% daripada semua kes.
Apa yang anda boleh gunakan kalkulator Bayesian
Apakah yang akan dibawa oleh yeezy 350 boost v2s varian ini kepada anda dari segi jualan tambahan? Kalkulator kes perniagaan ialah bantuan membuat keputusan yang sangat baik apabila ia datang untuk menentukan sama ada varian harus diterima pakai atau tidak. Jika kebarangkalian jualan tambahan bersamaan dengan kos adalah lebih daripada .
Rancang, laksana dan nilai eksperimen dengan lebih baik
Analisis menggunakan formula Bayes membolehkan anda mentafsir keputusan ujian secara berbeza. Dalam kedua-dua ujian hipotesis yang kerap dan statistik Bayesian, tumpuan pada penghujung adalah pada peratusan, contohnya 96%. Walau bagaimanapun, makna nombor ini berbeza sepenuhnya bergantung pada jenis statistik. Analisis Bayesian membolehkan anda membuat. Kenyataan prestasi yang lebih baik.