吆喝科技的博客
A/B测试的结果出来是不确定的,转化小组非常失望,他们本来认为这次改变可以提高营收,然而他们并不知道像营收这样的高阶指标依赖的是什么。 在一次试验完成之后,我们要分析是否还有更多我们可以从试验中学习的东西。这个过程叫试验后分析。 通过分离试验版本A的网站流量,我们可以清晰的看到某一个浏览器表现明显劣于其他:IE 来自IE的用户转化比其他浏览器平均转化低50%以上
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了解一些统计学知识对正确地进行 A/B 测试和研判试验结果是很有帮助的,本篇文章深入介绍了A/B 测试的原理和背后的统计学依据。完全理解本文中提到的数学计算需要你掌握概率方面的一点基础知识。 统计学在 A/B 测试中的作用 A/B 测试是一种对比试验(下文中对比试验特指 AppAdhoc 平台上的 A/B 测试),而试验就是从总体中抽取一些样本进行数据统计,进而得出对总体参数的一个评估。可
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