A
Так и сравни эту выборку из 5 наблюдений с историческим значением
Size: a a a
2019 November 08
A
Мощность маленькая, зато методологически корректно
ГД
ну вот динамика нам говорит - пять дней подряд конверсия ниже, чем была месяц до этого
почему мы можем быть уверены, что у нас ничего не сломалось?
почему мы можем быть уверены, что у нас ничего не сломалось?
Слово "меньше" в такой постановки задачи мне не нравится. Это искусственное загрубление данных. Сделайте логистическую регрессию:
data = data.frame(success, failures, period) # period - это два значения, до и после
summary(glm(cbind(success, failures) ~ period, data = data, family = binomial)) # будет ли значим период?
success и failures - количество сконвертировывшихся и несконвертировывшихся, соответсвенно
data = data.frame(success, failures, period) # period - это два значения, до и после
summary(glm(cbind(success, failures) ~ period, data = data, family = binomial)) # будет ли значим период?
success и failures - количество сконвертировывшихся и несконвертировывшихся, соответсвенно
V
Ну если это повод только для теоретических споров, дело ваше. На практике мы и из-за меньших отклонений немедленно начинали проверку.
PU
Violet
Ну если это повод только для теоретических споров, дело ваше. На практике мы и из-за меньших отклонений немедленно начинали проверку.
это не теоретический спор
и у всех разные ресурсы, к сожалению
и у всех разные ресурсы, к сожалению
V
Ок
PU
Так и сравни эту выборку из 5 наблюдений с историческим значением
ну честно, я не буду 5 точек сравнивать стат.критерием, это бессмысленно же
А[
ну честно, я не буду 5 точек сравнивать стат.критерием, это бессмысленно же
А одну точку?
А[
До этого речь была про одно значение
A
ну честно, я не буду 5 точек сравнивать стат.критерием, это бессмысленно же
Сделай бутстреп
A
И/или подожди, пока точек станет 10 или больше
A
Или принимай меры без формальных проверок. Вроде бы все варианты перечислили
ИП
И мы кагбэ считаем его измеренным с абсолютной точностью, в то время как на самом деле это всего лишь точечная оценка условного ретеншена по всему человечеству в этот день
ну я не применительно к данным, а вообще. Вот есть у нас представление о распределении - его форме и параметрах, почему мы не можем считать p-значения для отдельного случая? да, нам недоступно, но мы могли бы допустить, что знаем достаточно хорошо. Впрочем, ладно, это потихоньку упирается в вопрос «зачем»
A
Получается "правило трех сигм" какое-то:)
А[
Получается "правило трех сигм" какое-то:)
зубовой скрежет
ИП
Получается "правило трех сигм" какое-то:)
Хм, действительно)
PU
зубовой скрежет
дышите глубже, друже
A
А если сделать что-то вроде когортного анализа и посмотреть когда совершались целевые действия у разных групп.
Это часть принятия мер, то есть 'покопаться'.
Или как раз и обсуждается упавшая конверсия у полностью новых когорт?
Это часть принятия мер, то есть 'покопаться'.
Или как раз и обсуждается упавшая конверсия у полностью новых когорт?
👁
Как нарисовать прямоугольник со сторонами x,y, закрашенный разными цветами по id, соответствующему y?
dt <- cbind("y" = 1:100,
"id" = c(rep(1,10), rep(2,30), rep(3,60))) %>% data.table()
x <- 1:10⌨
👁
Как нарисовать прямоугольник со сторонами x,y, закрашенный разными цветами по id, соответствующему y?
dt <- cbind("y" = 1:100,
"id" = c(rep(1,10), rep(2,30), rep(3,60))) %>% data.table()
x <- 1:10Чем рисуете?