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
Павел
ТОГУ
Работа выполнена досрочно. Исполнитель владеет хорошими знаниями по предмету. Рекомендую.
Елена
УдГУ
Мария отлично выполнила работу, учла все пожелания, дополнила работу большой базой практи...
Юрий
СибГИУ
Всё отлично, раскрыты все формулы, оформление и качество на высшем уровне,рекомендую?
Никита
СамГУПС
Все выполнено в лучшем виде!) Как просил так и сделали и даже раньше указанного срока)