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A B分流方案设计与模型验证实践

共计 30 章节
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01
A/B测试概述
A/B测试的定义 · 历史 · 在互联网产品优化中的核心价值与典型应…
A/B测试概述
02
实验设计基础
假设检验 · 原假设与备择假设 · 第一类错误与第二类错误
实验设计基础假设检验
03
分流原理
随机化分流的数学基础 · 分流单元（用户/设备/会话）的选择与…
分流原理随机化分流的数学…
04
分流算法
哈希分流 · 分层分流 · 自适应分流（如Multi-armed…
分流算法哈希分流
05
分流比例设计
等比例分流与不等比例分流的适用场景 · 最小样本量估算方法
分流比例设计等比例分流
06
流量分割策略
独立流量池 · 重叠实验架构（Overlapping…
流量分割策略独立流量池
07
分层与正交
分层实验中的正交性保证 · 层间干扰的识别与消除方法
分层正交
08
网络效应处理
社交网络中的干扰 · 网络效应下的分流方案（如集群随机化 · Ego-network设计）
网络效应处理社交网络
09
时间效应与新奇效应
新奇效应与疲劳效应的定义 · 如何通过时间序列分析识别与缓解
时间效应新奇效应
10
指标选择
核心指标（OEC）的定义 · 代理指标与最终指标的关系 · 指标敏感度分析
指标选择OEC
11
统计检验方法
t检验 · Z检验 · 卡方检验在A/B测试中的适用条件与实…
统计检验方法t检验
12
贝叶斯A/B测试
贝叶斯框架下的后验概率计算 · 贝叶斯因子 · 决策阈值设定
A/B贝叶斯
13
多重比较问题
Bonferroni校正 · FDR控制（Benjamini-Ho…
多重比较问题Bonferroni
14
序贯检验
序贯概率比检验（SPRT） · 提前停止规则 · alpha spending函数
序贯检验SPRT
15
样本量计算
基于效应量 · 显著性水平 · 统计功效的样本量公式推导与工具使用
样本量计算基于效应量
16
效应量估计
Cohen's d · 相对提升 · 绝对提升的计算与置信区间
效应量估计Cohen
17
方差缩减技术
CUPED（Controlled-e… · 分层抽样 · 协变量调整
方差缩减技术CUPED
18
触发分析
仅对触发用户进行分析的原理 · 触发率差异对结果的影响及修正方法
触发分析仅对触发用户进行…
19
AA测试
AA测试的目的 · 实施方法 · 如何用AA测试验证分流系统的无偏性
AA测试
20
SRM（样本比例不匹配）检测
SRM的定义 · 检测方法（卡方检验） · 常见原因与排查思路
SRM样本比例不匹配
21
实验平台架构
现代A/B实验平台的核心模块（分流服… · 数据管道 · 统计引擎
实验平台架构A/B
22
实验生命周期管理
从实验设计 · 上线 · 监控到下线归档的标准化流程
实验生命周期管理从实验设计
23
模型验证基础
离线评估与在线评估的区别 · 离线指标（AUC · LogLoss
模型验证基础离线评估
24
离线模拟验证
利用历史数据模拟A/B测试 · 重放实验（Replay Experi…
离线模拟验证A/B
25
交叉验证在实验设计中的应用
时间序列交叉验证 · 分组交叉验证评估模型稳定性
交叉验证实验设计
26
偏差与方差权衡
模型复杂度对实验结论的影响 · 正则化在实验环境下的作用
偏差方差权衡
27
因果推断与A/B测试
工具变量 · 双重差分（DID） · 断点回归（RDD）在无法随机化时的替…
A/B因果推断
28
异质性处理效应（HTE）
条件平均处理效应（CATE）的估计 · 分位处理效应 · 树模型方法
HTE异质性处理效应
29
实验结果的解读与汇报
P值误区 · 置信区间解读 · 业务语言转化
实验结果的解读汇报
30
综合案例实战
从业务问题定义 · 分流设计 · 指标选取
综合案例实战从业务问题定义