Введение в байесовское тестирование A/B

Тестирование A/B, или сплит-тестирование, - это метод, используемый компаниями для сравнения разных версий веб-страницы или маркетингового актива, чтобы определить, какая из них работает лучше по показателям вовлеченности пользователей, кликабельности и коэффициента конверсии. Тест Chi2 - это частотный статистический тест, который может быть использован для определения того, являются ли наблюдаемые в тестировании A/B различия статистически значимыми. Однако, у этого теста есть ограничения, такие как чувствительность к размеру выборки и не предоставление информации о масштабе или практической значимости разницы. Байесовское тестирование A/B предлагает больше гибкости и позволяет моделировать произвольные процессы генерации данных, делая его более подходящим для сложных сценариев. Кроме того, оно позволяет явно моделировать неопределенность и использовать предварительные убеждения. В байесовском контексте мы можем моделировать процесс генерации данных напрямую и получить полное распределение вероятности для вероятностей конверсии. Этот подход может быть применен к более сложным сценариям, таким как сравнение реакции на вмешательство во времени. Используя PyMC, пакет Python, мы можем извлекать образцы из постериорного распределения и получать интересующие нас величины, такие как доверительные интервалы. Байесовский подход обеспечивает более интуитивное и прямолинейное толкование результатов по сравнению с частотным подходом.