ABテスト・LPOのための統計学【社内向けサディスティックエディション】データアーティスト株式会社
6. １．統計学の基礎 1.1 統計学とは 1.2 統計データと統計手法 1.3 統計データの分析プロセス ２．1次元のデータ 2.1 度数分布とヒストグラム 2.2 代表値 2.3 散らばりの尺度 ３．2次元のデータ 3.1 2次元のデータとは 3.2 散布図と分割表 3.3 相関係数 3.4 直線および平面のあてはめ ４．確率 4.1 ランダムネスと確率 4.2 標本空間と事象 4.3 確率の定義 4.4 加法定理 4.5 条件付確率と独立性 ５．確率変数 5.1 確率変数と確率分布 5.2 確率変数の期待値と分散 5.3 モーメントとモーメント母関数 5.4 チェビシェフの不等式 5.5 確率変数の変換 ６．確率分布 6.1 超幾何分布 6.2 二項分布とベルヌーイ分布 6.3 ポアソン分布 6.4 幾何分布と負の二項分布 6.5 一様分布 6.6 正規分布 6.7 指数分布 6.8
A/Bテストよりすごい？バンディットアルゴリズムとは一体何者か - Qiita
オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA/Bテストの方がすごいし」ということだ。 で、バンディットアルゴリズムとは一体何者なのか？ そこでBandit Algorithms for Website Optimization (O'REILLY)を読んでみた。その結果分かったことを踏まえてざっくりと
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
営業向け ABテストの統計学 データアーティスト
