t 检验是一种统计技术，可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。它通过将信号量（通过样本或总体平均值之间的差异测量）与这些样本中的噪声量（或变化）进行比较来实现。有许多有用的文章会告诉你什么是 t 检验以及它是如何工作的，但没有太多材料讨论 t 检验的不同变体以及何时使用它们。本文将介绍 t 检验的 3 种变体以及何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。单样本 t 检验单样本 t 检验将
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2023-07-29 21:13:22
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# 使用Python进行A/B测试的Z检验
A/B测试是评估两种（或多种）方案效果的重要方法。在数字营销和产品测试中，通常采用Z检验来检验两组数据是否存在显著差异。本篇文章将指导你如何使用Python实现A/B测试的Z检验，并展示详细的步骤和代码。
## A/B测试流程
在进行A/B测试之前，我们需要明确一系列步骤。下面的表格展示了整个流程：
| 步骤 | 描述
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 之前分享了ABtest的基本原理，有小伙伴问：那如果我不止AB两个版本，而是有ABC三个版本做测试，还能用ABtest方法吗？当然能用！只是使用的统计学方法换成了：方差分析，今天简单跟大家分享一下。 一、多版本与AB两个版本的区别如果只有AB两个版本比较，那么做假设检验的时候，原假设是：A版本均值/比例=B版本均值/比例。之后
方差检验 方差检验是多变量t检验的延续，对于超过两个样本的对比检验就无法直接使用独立T检验了，这个时候就需要使用卡方检验。涉及的名词 总平均值x均值hat例子：冰淇凌老板想知道三种口味的冰淇凌的销售情况是否一样，他有如下的数据巧克力味草莓味原味233234321233343344等等等F检验又叫方差齐性检验，目的是判断两个样本的总体方差是否相等，计算双总体样本检验的前提条件。过程有点麻烦，涉及
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2024-04-02 13:43:37
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卡方检验 （Chi-square test / Chi-square goodness-of-fit test)1. 什么是卡方检验卡方检验是一种以分布为基础的用途广泛的假设检验方法。是一种非参数检验方法。它的无效假设为：观察频数与期望频数没有显著性差异。2. 独立性检验 (Independence)A test of independence assesses whether unpaired
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2024-07-18 13:31:03
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假设检验，也称为显著性检验，通过样本的统计量来判断与总体参数之间是否存在差异（差异是否显著）。即我们对总体参数进行一定的假设，然后通过收集到的数据，来验证我们之前作出的假设（总体参数）是否合理。在假设检验中，我们会建立两个完全对立的假设，分别为原假设H0与备择假设H1。然后根据样本信息进行分析判断，是选择接受原假设还是拒绝原假设。 假设检验基于“反证法”。首先，我们假设原假设为真，如果在此基础上，
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2024-05-09 12:09:11
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[数据分析系列：如何做一次ABtest？ - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/165406531 ) 两类错误检验效能[如何做一次完美的 ABTest？](https://mp.weixin.qq.com/s/mO5MdwG7apD6RzDhFwZhog ) 越来越多的公司都在尝试 ABTest，要么是自己搭建系统，要么依赖于第三方的系统。那么
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2024-08-28 16:15:37
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A/B testing主要用来检测网站或者APP的两个版本中哪一个更好，它的中心思想是把流量一分为二，一份用作experiment group，访问新的版本，另一份用作control group，访问旧的版本。假设现在有一个网站，要测试是否增大网页Register的字体，可以增加注册用户。进行AB testing，首先要选择Unit of Diversion, 就是把实验分成两组的标准。在这个实验
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2024-04-25 11:14:31
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数据出来要做几件事：首先判断数据是否符合正态分布，如果符合的话，就要进行t-检验，那么进行t-检验的作用在哪呢？t-检验主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布生动形象的很T分布的曲线和正态分布有点像，当然公式不一样。T分布在样本量极大的时候趋近于正态分布。正态分布只要知道均值和标准差就可以画出曲线，T分布还要知道一个值叫“自由度”df，df=n-1。我不知道什么是自
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2024-06-24 18:41:30
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一、 ABTest显著性检验： 1、针对比例型abtest，比如转化率 https://abtestguide.com/calc/2、针对数值型abtest，比如保费均值,参见本文下文 二、 ABTest size 1、针对比例型 1）https://abtestguide.com/abtestsize/ 2）https://www.
原创
2022-03-30 17:18:09
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T检验1 t检验2 单总体t检验3 双总体t检验1 独立样本t检验2 配对样本t检验3 p值参照表4 t分位表参考文献 1 t检验T检验，亦称student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验是用于小样本（样本容量小于30）的两个平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个
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2024-04-26 17:14:23
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目录前言一、A+B Problem二、问题分析三、详细代码四、代码说明1、map函数2、map函数的一些示例3、EOFError函数： 前言好久没有更新博客了，最近一直在忙于工作，空闲之余刷了几道题，简单记录一下，内容是某个大厂的内部练习题，我这里是先从简单难度的开始的，主要是为了培养自己的编程思维和编程能力，每天一道，避免手生。一、A+B Problem题目详情：Calculate
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2024-10-26 09:39:40
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应用中不同的场景、设计方案，不经过测试，你永远不知道消费者会更偏好哪一种。面对随时可能变更的产品需求，开发人员如何才能在保证测试进程的同时，让工作也变得高效、省力？本章内容，网易严选Android资深开发张云龙为您解读《Android ABTest 的框架设计》概述什么是Android ABTest ？AB测试是为web或app制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本，在同一时间维度，分别让组成
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2024-08-15 09:01:10
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最近工作中，频繁听到业务方和同事聊到AB Test，所以我研究了下AB Test的流程规范。一、背景实际业务场景中，为了优化产品体验，我们常会提出多种产品策略方案。比如，手机的温控策略，可能会有多种方案，但选择哪种方案能给用户带来更好的体验呢？除了通过实验室测试、招募试用用户体验和使用现有数据验证等方法之外，最直接的方法是AB Test。AB Test是一种测试方法，通过对比两种策略在研究主体上的
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2024-04-29 22:57:39
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目录定义相关概念1. 白名单2. 流量正交&正交实验3. 灰度发布4.检验灵敏度AB Test 完整的实验流程1. 流程2. 注意事项3. 假设检验4. 实验5. 分流6. 确定最小样本量7. 确定实验时长8. Z检验9. T检验不显著现象及解决定义为了验证一个新策略的效果，准备原策略A和新策略B两种方案。 随后在总体用户中取出一小部分，将这部分用户完全随机地分在两个组中，使两组用户在统计
AB test用于推荐系统在线测试AB test一个总的目的和意图是，判断哪种UI或rerank策略更优，通过事实的依据判断哪种方案更符合用户的习惯和需求。一、背景介绍无法衡量就无法优化，对于互联网产品而言，不仅是推荐系统，整个app系统的更新迭代必然需要建立一套度衡量，来把控整个流程优化的方向，而ABtest系统就是一个很好的进行变量控制和优化方向选取的工具，循环：衡量-发现-迭代-验证。所谓精
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2024-05-18 15:26:02
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目录一、实验设计1确定业务目标2 选择检验指标2.1 选择一类指标2.2 选择统计量3 确定原假设与备择假设4 两类统计错误的防范5 样本量计算6 检验策略选择、设计分组策略7 当企业没有AB测试的条件的时候，如何解决问题？二、实验结论分析1 决策统计检验2 决策业务问题结束语 我在另一篇博客中提到了什么是ABTest，并引用了一个项目，感兴趣的朋友可以再去看看。本篇博客会从企业真实业务的角度来
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2024-05-20 10:32:38
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sdk支持abtest功能现在web端A/B 实验支持三种类型：编程实验、多链接实验、可视化实验，sdk在用户客户端的功能就是拉取实验配置，执行实验。流程如下：graph TD
A[拉取实验配置] --> B
B[归类实验配置] --> C
C[运行多链接实验] --> D
D[发送da_abtest事件] --> E
E[运行可视化实验或编程实验] --> F
F
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2024-04-24 16:25:59
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1.A/B测试简介 在各个行业中，ABtest对于数据分析师来说都是一个不陌生的明细。那么ABtest到底是什么？其基础原理是怎样的？ 在网站和APP的设计，产品的运营中，经常会面临多个设计/运营方案的选择，从界面颜色，界面功能按钮，不同的运营方案，都有不同的选择。ABtest可以帮助我们去做出选择，得出用户体验最佳的设计方案。 ABtest很类似于生物钟的控制变量法。将用户划分成不同的小组，在相
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2024-01-16 19:27:15
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