检测不正确的实验

对你怀疑的直接的实验结果已经如此强烈消失,以至于您怀疑其正确的实施情况?这肯定是一种可能性,因为正确实施在线实验充满了数据质量挑战。在达到分析之前,存在相当数量的数据和处理数据,留下足够的空间用于蠕变和偏见。错误的实现的最强信号之一是样本比率不匹配(SRM) - 当数字时分配给每个变化的用户显着不同于预期的随机分配下的预期。

这个谈话会:

  • 演示一个新的SRM测试,允许实验团队快速检测到实施中是否存在错误,即使实验正在运行,允许开发人员快速修复潜在问题。
  • 提供SRM测试的数学以及新开放的源库的介绍,开发人员可以立即集成到其平台中。

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