Thử nghiệm A / B trong Python hoặc R [đã đóng]

8

Thử nghiệm A / B:

http://20bits.com/articles/statistic-analysis-and-ab-testing/

http://elem.com/~btilly/effective-ab-testing/

Tôi không quá quen thuộc với thử nghiệm A / B, nhưng tôi đã tự hỏi liệu có bất kỳ gói / thư viện cụ thể nào trong R hoặc Python có thể được sử dụng để thực hiện thử nghiệm A / B không.

r python ab-test

— ATMathew
nguồn

Thử nghiệm A / B chủ yếu là về thiết kế các thí nghiệm. Đối với vấn đề kiểm tra bảng dự phòng, có R có nhiều gói có sẵn.

— Henry

1

Nó chỉ là một thiết kế giai thừa đơn giản. Nếu bạn tra cứu bất kỳ tài nguyên nào về việc tiến hành phân tích thống kê trong Python hoặc R, bạn sẽ có thể tìm ra các chức năng nào trong các thư viện cần thiết. Tôi thấy trong các bình luận cho bài viết 20 bit 'prop.test ()' trong R có thể là những gì bạn đang tìm kiếm.

— Andy W

12

Chắc chắn, đối với cả python và R, có một vài gói / thư viện thú vị và có thể sử dụng được.

Đầu tiên, đối với python, tôi khuyên bạn nên đọc Câu trả lời StackOverflow này hướng đến một câu hỏi về Thử nghiệm A / B trong Python / Django. Đó là một luận án thạc sĩ một trang về chủ đề này.

Akoha là gói khá gần đây (hơn một năm tuổi) được chuyển đến AB tests trong Django. Tôi chưa sử dụng gói này nhưng rõ ràng đây là gói Django được sử dụng rộng rãi nhất của loại này (dựa trên số lượt tải xuống). Nó có sẵn trên bitbucket .

Django-AB là gói Django khác mà tôi biết và là gói duy nhất tôi đã sử dụng.

Như bạn mong đợi các Gói hỗ trợ khung web, mỗi khung cung cấp một khung vi mô để thiết lập, định cấu hình, thực hiện và ghi lại kết quả của các Thử nghiệm AB. Như bạn mong đợi, cả hai đều hoạt động bằng cách chuyển đổi mẫu (django) (trang html khung) được tham chiếu trong tệp view.py.

Đối với R, tôi rất khuyến nghị Gói Nông nghiệp , được tác giả và duy trì bởi một trường đại học ở Peru. có sẵn trên CRAN. Đây là một phần của phân phối cốt lõi. (Xem thêm agridat , bao gồm các bộ dữ liệu rất hữu ích từ các bài kiểm tra AB đa biến và đa biến).

Theo như tôi biết, và tôi đã đề cập đến tài liệu về nông nghiệp khá nhiều lần, các ứng dụng web hoặc trang web không bao giờ được đề cập như là chủ đề kiểm tra / phân tích. Từ tên gói, bạn có thể nói rằng tên miền là nông nghiệp, nhưng sự tương tự với thử nghiệm trên Web là gần như hoàn hảo. Gói này bổ sung độc đáo cho hai gói Django vì NNolae được hướng đến sự khởi đầu (thiết kế thử nghiệm và thiết lập tiêu chí thành công / chấm dứt) và kết thúc (phân tích kết quả) của quy trình Kiểm tra AB.

— đôi
nguồn

2

Tùy thuộc vào cách tiếp cận bạn muốn đưa đến chủ đề, dưới đây đưa ra hai lựa chọn thay thế. Đầu tiên là Thử nghiệm Chi-Squared truyền thống cho Thử nghiệm phân tách và thứ hai là cách tiếp cận Bayes để thử nghiệm phân tách. Tùy thuộc vào yêu cầu của các bên liên quan trong tổ chức của bạn để phân tích, bạn cũng có thể làm cả hai nếu bạn có dữ liệu.

Thử nghiệm Chi-Squared (Truyền thống) Thử nghiệm A / B với Python: http://okomestudio.net/biboroku/?p=2375

Thử nghiệm A / B của Bayes với Python: http://www.bayesianwitch.com/blog/2014/bayesian_ab_test.html

— Andrew Owens
nguồn