Цель практической работы:
Научиться увеличивать чувствительность критериев с использованием Python. Эти навыки позволят вам ускорять тестирование, то есть получать те же результаты, но при меньшем количестве данных.
Что нужно сделать:
Выполняя работу, используйте датасет, представленный в файле M7_HW.ipynb под описанием практической работы. Чтобы сделать работу, локально откройте файл M7_HW.ipynb в Jupyter Notebook или в Google Colab.
1. Изучите предложенный вам датасет с результатами А/B-тестирования.
2. Найдите различия между двумя группами. Если применить критерий на сырых данных, результаты не покажут различий между группами для такого количества данных. Ваша задача — увеличить чувствительность критериев (например, t-test), используя каждуюиз следующих методик:
— Бутстрап.
— Стратификация.
— CUPED.
3. Помимо кода, пропишите комментарий по каждой задаче, поясняющий полученные результаты, а также напишите свой вывод о различиях или совпадениях между тремя методиками повышения чувствительности критериев.
https://gbcdn.mrgcdn.ru/uploads/asset/5875824/attachment/d1058f7bc4d3d7fc2493ff2212311aac.ipynb
Лилия
ПВГУС
Второй раз обращаюсь к Максиму за помощью в прохождении теста и снова довольна результатом...
Наталия
МПГУ
Спасибо Валерии за помощь! Все пожелания были учтены, работа сделана быстрее, чем нужно!
Akadis83
ТвГТУ
Спасибо большое, Наталья. Обращаюсь не в первый раз, всегда быстрое и качественное исполне...
Марина
тгасу
С исполнителем практически не общались.Скинули задание и без каких-либо вопросов все сдела...