A/Bテストにおける「効果量」の非対称性 – nonentity data scientist
はじめに A/Bテストのサンプルサイズ設計を行う際に必要となる「効果量」についてのお話です。両側検定を行うときに、ちょっとだけ気にしておいた方がいいかもしれないことを発見したので、備忘録として書いておきます。解釈に誤りを含んでいそうなので、やさしい鉞をお待ちしています。 具体例 T群がC群を有意に上回る例 まずは例として、母比率の差の検定について考えます。まずは次の設定のもとでサンプルサイズ設計を行う事を考えてみましょう。C群とT群のイベント発生率をそれぞれ\(p_1, p_2\)とおいてテスト設計を行います。検出力（\(\beta\)）や有意水準（\(\alpha\)）などのパラメータは以下の通りとします。 \[ \begin{aligned} p_1 &= 0.1\\ p_2 &= 0.2\\ 1 - \beta &= 0.8\\ \alpha &= 0.05 \end{aligned
ABテストにおける分散削減手法①〜少ないサンプルから小さな改善効果を検出する〜｜あならいずパンダ
マネーフォワード 分析推進部の石田と申します。 社内では、データサイエンティストとして施策効果検証系の案件を中心に担当しています。 本稿から2回に渡って、「ABテストにおける分散削減手法」というテーマで記事を執筆したいと思います。 馴染みのない方もいらっしゃるかもしれませんが、ABテストへ分散削減手法を適用することで、例えば以下に挙げたメリットを享受することができます。 必要サンプルサイズを低減できるため、意思決定サイクルを高速化できる より小さな改善効果を検出できる 魅力的だと感じていただけた方は、ぜひ最後まで本稿をお読みください！ 目次 想定する読者層と書いてある内容本稿のメインターゲットは、以下のような方です。 統計的仮説検定の理論を少し勉強したことがあるけど、分散削減と言われてもあまりピンと来ていない 確率変数、標本平均、分散、正規分布の意味は分かるけど、t検定の検定統計量がパッと
バッハの曲を数学的に分析 “情報量が多く効果的に伝達している”と判明 米研究者らが検証
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 ペンシルベニア大学などに所属する研究者らが発表した論文「Information content of note transitions in the music of J. S. Bach」は、音楽作品を情報ネットワークへと変換し、作品が内包する情報量と伝達効率を調査した研究報告である。この研究では、バッハの楽曲を情報ネットワークとしてモデル化し、楽曲が持つ情報量とその情報をいかに効率よく伝達するかを定量的に評価する。 手法の第一歩として、楽曲の各音符をネットワーク上のノードとして捉え、音符間の遷移をエッジで結び付けている。このエッジは指向
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
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
https://x.com/blue_statistics/status/1804500643576742013?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
https://x.com/bebebebayes/status/1797951886907396439?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
https://x.com/behemuhemulove/status/1561940649943142400?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
https://x.com/public_aokn/status/1740991351192424934?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
JavaScript is not available.
JavaScript is not available.
https://x.com/nekobo_01/status/1699038356527894797?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
https://x.com/genksn4/status/1697977514587832577?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
https://x.com/mopepe51/status/1698028789870240143?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
https://twitter.com/tesc001/status/1689810119989829632?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
https://twitter.com/tomokoba10/status/1683684784038629379?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
https://twitter.com/kokonatsu2214/status/1653979381549916161?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
https://twitter.com/t_tetosuki/status/1643649407223742464?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
https://twitter.com/kohntarkosz2/status/1642042684629221376?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
https://twitter.com/kenmcalinn/status/1640390633830649856?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
https://twitter.com/m123takahashi/status/1632728666873696261?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
https://twitter.com/m123takahashi/status/1627262693777502209?s=12&t=KhPsYCxnDeEKYiy4ukkO0A