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模型验证工程师必备A B测试方法

共计 30 章节
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01
A/B测试概述
A/B测试的定义 · 在模型验证中的核心价值 · 与传统验证方法的对比
A/B测试概述
02
统计学基础回顾
总体与样本 · 参数与统计量 · 抽样分布
统计学基础回顾总体
03
假设检验原理
原假设与备择假设 · 第一类错误与第二类错误 · 显著性水平α与检验功效1-β
假设检验原理原假设
04
p值详解
p值的定义 · p值的正确解读 · p值的常见误用与陷阱
p值详解p值的定义
05
效应量(Effect Size)
Cohen's d · 相关系数r · 比值比(OR)
EffectSize
06
样本量计算
影响样本量的因素 · 均值检验的样本量公式 · 比例检验的样本量公式
样本量计算影响样本量的因素
07
检验功效分析
功效函数 · 功效曲线 · 事后功效分析
检验功效分析功效函数
08
单样本t检验
适用场景 · 检验步骤 · Python实现与结果解读
单样本t检验适用场景
09
独立样本t检验
适用场景 · 方差齐性检验 · Welch t检验
独立样本t检验适用场景
10
配对样本t检验
适用场景 · 与独立t检验的区别 · Python实现与结果解读
配对样本t检验适用场景
11
单因素方差分析(ANOVA)
适用场景 · F统计量 · 事后多重比较(Tukey HSD)
ANOVA单因素方差分析
12
双因素方差分析
主效应与交互效应 · 析因设计 · Python实现与结果解读
双因素方差分析主效应
13
卡方检验
拟合优度检验 · 独立性检验 · 列联表分析
卡方检验拟合优度检验
14
非参数检验
Mann-Whitney U检验 · Wilcoxon符号秩检验 · Kruskal-Wallis检验
非参数检验Mann-Whitney
15
贝叶斯A/B测试
贝叶斯vs频率学派 · 先验分布与后验分布 · 贝叶斯因子
A/B贝叶斯
16
多臂老虎机(MAB)方法
Epsilon-Greedy算法 · UCB算法 · Thompson采样
MAB多臂老虎机
17
A/B测试实验设计
随机化原则 · 分层随机化 · 区组设计
A/B测试实验设计
18
指标选择与定义
核心指标与辅助指标 · 代理指标 · 复合指标
指标选择定义
19
分流策略
用户级分流 · 请求级分流 · 分流比例确定
分流策略用户级分流
20
流量计算与预估
日均流量统计 · 最小可检测效应量(MDE) · 实验时长预估
流量计算预估
21
多重比较问题
Bonferroni校正 · Holm-Bonferroni方法 · FDR控制(Benjamini-Ho…
多重比较问题Bonferroni
22
A/A测试
A/A测试的目的 · A/A测试的流程 · A/A测试结果判定
A/A测试
23
辛普森悖论
定义与成因 · 在A/B测试中的表现 · 避免与处理方法
辛普森悖论定义
24
新颖效应与成熟效应
新颖效应的识别 · 成熟效应的控制 · 时间序列分析辅助判断
新颖效应成熟效应
25
数据漂移与模型衰减
概念漂移 · 模型性能衰减监测 · A/B测试在监测中的应用
数据漂移模型衰减
26
在线A/B测试平台搭建
实验平台架构 · 特征开关 · 实时指标计算
A/B测试平台搭建
27
离线A/B测试方法
离线评估框架 · 反事实推断 · 重要性采样
A/B离线
28
结果解读与决策
统计显著性与实际显著性 · 业务影响评估 · 决策树与行动指南
结果解读决策
29
A/B测试报告撰写
报告结构 · 可视化最佳实践 · 常见陷阱总结
A/B测试报告撰写
30
综合案例实战
从问题定义到实验设计 · 执行 · 分析
综合案例实战从问题定义到实验…