Rебяты, поясните, пожалуйста, за стат.значимость в A/B-тестах.

Цитата:
Так... я конечно не знаток статистических исследований, но где-то читал, что показатель стат.значимости может быть 10%, 5%, 1% и 0.1%
Что соответствует вероятности получить ошибку в выводе.

А если мы говорим об условной вероятности получить верный ответ, то это будет 90%, 95%, 99% и 99.9% соответственно

P.s. или подскажите, где написано понятным языком как в этом разобраться?

"вероятность получить верный ответ" - так не надо говорить. Особенно не надо на собеседованиях

"вероятность получить верный ответ" - так не надо говорить. Особенно не надо на собеседованиях

Я слышал, что если добавить к слову "вероятность" слово "условная", некоторые люди начинают таять =)

Rебяты, поясните, пожалуйста, за стат.значимость в A/B-тестах.

Цитата:
Так... я конечно не знаток статистических исследований, но где-то читал, что показатель стат.значимости может быть 10%, 5%, 1% и 0.1%
Что соответствует вероятности получить ошибку в выводе.

А если мы говорим об условной вероятности получить верный ответ, то это будет 90%, 95%, 99% и 99.9% соответственно

P.s. или подскажите, где написано понятным языком как в этом разобраться?

"R в действии" - небольшая хорошая книжка, есть в сети на русском в электронном виде. Всю читать не обязательно, там одна специальная глава про эксперименты

Rебяты, поясните, пожалуйста, за стат.значимость в A/B-тестах.

Цитата:
Так... я конечно не знаток статистических исследований, но где-то читал, что показатель стат.значимости может быть 10%, 5%, 1% и 0.1%
Что соответствует вероятности получить ошибку в выводе.

А если мы говорим об условной вероятности получить верный ответ, то это будет 90%, 95%, 99% и 99.9% соответственно

P.s. или подскажите, где написано понятным языком как в этом разобраться?

` a <- c(0, 2, 2, 5, 3, 1,1,4, 6, 5)
b <- c(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5)
df <- data.frame(a = a, b = b)
fisher.test(df) `

При запуске кода тебе покажет следующий текст:
p-value = 0.9922
Это значит, что различия между а и b не являются статистически значимыми. Если бы было p-value = 0.032513, то твои выборки значимо отличаются