Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться
A/B-тесты на SQL с уменьшением дисперсии
12.09.2025 09:44:58 | Хабр
Хабы: Блог компании OTUS, Программирование, SQL

Привет, Хабр!

Каждому аналитику знакомо: при анализе A/B-тестов важно выжимать максимум информации из данных. Но высокая дисперсия шума часто заставляет нас наращивать выборку и затягивать эксперименты. Как ускорить получение результата и повысить чувствительность теста? Один из способов – сократить разброс метрики без изменения ее среднего. Классическая формула размера выборки показывает, что количество данных N прямо пропорционально дисперсии σ². Получается, уменьшая σ², мы автоматически уменьшаем нужный объем данных или можем детектировать меньший эффект при тех же N.

Поэтому методы снижения дисперсии в A/B-тестах становятся очень востребованными. В индустрии известны разные приемы: стратификация, бутстреп, сложные байесовские тесты, и, конечно же, ковариатный подход (CUPED/CUPAC и т.д.). Мы остановимся на одном из самых простых и эффективных приемов – CUPED (Controlled-experiment Using Pre-Experiment Data). Его суть проста и понятна: перед экспериментом у каждого пользователя была определенная метрика (скажем, прошлые покупки), и мы можем использовать эту информацию, чтобы скорректировать итоговую метрику и снизить шум.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
СТАТЬ АВТОРОМ
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2025 - vsetut.pro