КД
fisher.test(tvoya_tablica) покажет тебе, насколько два столбца в твоей таблице одинаковы.Size: a a a
2020 September 29
КД
Вектор ибо по дням?
a <- c(0, 2, 2, 5, 3, 1) - число конверсий в А тесте
b <- c(1, 2, 3, 4, 5, 1) - число конверсий в B тесте
с <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) - номера дней
a <- c(0, 2, 2, 5, 3, 1) - число конверсий в А тесте
b <- c(1, 2, 3, 4, 5, 1) - число конверсий в B тесте
с <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) - номера дней
Номера дней здесь тебе не нужны. Тебе нужны голые значения А и голые значения Б.
КД
Если ты загонишь в тест фишера все три значения, прога будет воспринимать дни не как порядковый номер, а как значение 1, 2, 3 и так далее
БА
Я понимаю.
Номера дней для примера. Чтобы понять, почему у меня запись значений идёт вектором и в каждом векторе одинаковое количество записей, а не одним числом за весь период.
Номера дней для примера. Чтобы понять, почему у меня запись значений идёт вектором и в каждом векторе одинаковое количество записей, а не одним числом за весь период.
БА
Чем ближе значение p-value к единице тем меньше разницы между двумя выборками?
PU
Я понимаю.
Номера дней для примера. Чтобы понять, почему у меня запись значений идёт вектором и в каждом векторе одинаковое количество записей, а не одним числом за весь период.
Номера дней для примера. Чтобы понять, почему у меня запись значений идёт вектором и в каждом векторе одинаковое количество записей, а не одним числом за весь период.
я использую prop.test для конверсий норм
КД
Чем ближе значение p-value к единице тем меньше разницы между двумя выборками?
Да
PU
посмотрите лучше первый блок в основах статистики на степике, проще будет :)
КД
посмотрите лучше первый блок в основах статистики на степике, проще будет :)
Или анализ данных в R
КД
Чем ближе значение p-value к единице тем меньше разницы между двумя выборками?
Да. В данном случае p-value будет означать вероятность, что если возьмешь два рандомных куска из своих векторов, они будут равны
ИП
Чем ближе значение p-value к единице тем меньше разницы между двумя выборками?
Нет
ИП
Чем ближе значение p-value к единице тем меньше разницы между двумя выборками?
Это утверждение верно только при одинаковой стат мощности
БА
А вот сейчас снова стало непросто=)
ИП
Уровень значимости - это вероятность получить такие и более отличающиеся в двух группах результаты при условии верности нулевой гипотезы
ИП
То есть если бы различий и в самом деле нет, то насколько часто мы будем получать такие и еще большие различия в средних, если будем бесконечно повторять один и тот же эксперимент
ИП
Уровень значимости сравнивается с принимаемым уровнем альфа - принимаемая вероятность ошибки первого рода
БА
Так, кажется в этот раз я понял.
ИП
Уровень альфа может быть и ,05 и ,01 и 0,01, но принято считать, что если выбрали альфа не 0,05, то вы либо выебываетесь почем зря, либо хотите выдать желаемое за действительное, поэтому таки стандартно 0,05. Просто традиция такая, хотя ее периодически пытаются оспорить
КД
Короче, если тебе надо конкретную задачу по A/B тесту решить и сказать, есть выхлоп от потугов верстака или нет, делай через fisher.test и смотри на значение
AS
Иван Поздняков
Уровень значимости - это вероятность получить такие и более отличающиеся в двух группах результаты при условии верности нулевой гипотезы
Я же говорил, что условная вероятность помогает.