Воркшоп “A/B testing” | Валерий Бабушкин

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 21 ноя 2024

Комментарии • 24

  • @ОлегК-ш7з
    @ОлегК-ш7з 7 месяцев назад +6

    Валерий в рф наверно самый топ спикер по а/б. Слушать всегда интересно)

  • @Aksinia1599
    @Aksinia1599 8 месяцев назад

    Очень информативно! Большое спасибо.

  • @linkernick5379
    @linkernick5379 3 года назад +10

    Валерий подобный доклад уже делал не раз, но по-прежнему смотреть интересно и полезно.

  • @qwertyytrrwqq5114
    @qwertyytrrwqq5114 Год назад +10

    Грустно, что на этом воркшопе были незаинтересованные люди и Валерию никто не давал обратную связь. Он так огорчался по этому поводу, обидно смотреть:(

  • @DidaraPernebayeva
    @DidaraPernebayeva Год назад +1

    Валерий всех покорил своей харизмой и умом, вот люди и растерялись не давали обратную связь ))) особенно девушки, хаха :)
    В целом, спасибо за лекцию, все очень конкретно и просто объяснено, без терменологических усложнений

  • @S_-ld2no
    @S_-ld2no 3 месяца назад +1

    Великолепный материал, жалко плохо подобрали аудиторию

  • @ДмитрийЖданов-ш6я
    @ДмитрийЖданов-ш6я 2 года назад +1

    Очень понятно!

  • @antonanton3165
    @antonanton3165 3 года назад +21

    1:10:23 Жесть какая

  • @vladimirtoomach
    @vladimirtoomach 2 года назад +3

    Лайк!) жалко, что мало рассказал про casualimpact, вещь вроде простая но на практике там надо данные набрать, советуют вообще рядов 15 для обучения (x1-x15), которые имеют корреляцию с Y, но на них не происходит изменение от тритмента, в отличие от Y ряда, а так же там не особо рассмотрена проблема, как с несколькими пересекающимися изменениями работать, хотелось бы отдельную презентацию с кейсами реальными с использованием этой библиотеки)

  • @jashdkj4902
    @jashdkj4902 3 года назад +6

    Валерий крут!

  • @calidata
    @calidata 2 года назад +4

    Тот случай, когда искал ответы на вопросы в нете, но натыкался на академические статьи, а здесь, бум, и всё как на ладони, и искомая библиотека, и статьи в хабре, и разжеванная методология.

  • @batnasn
    @batnasn 2 года назад +7

    1:10:23 "сколько стоит сломать человеку ноги"

    • @yaroslavmiroshnikov
      @yaroslavmiroshnikov 2 года назад +1

      во, сразу видно, человек смотрел ролик полностью)

  • @sergg2711
    @sergg2711 Год назад +2

    Башушкин, вы конечно простите, но вы своей формулой и решением очень запутати. Правильная формула: N = p * (1-p) * (Z^2) / (E^2), и именно Z, а не "a" как вы говорили и запутали называя доверительный интервал альфой

  • @kind-reminder
    @kind-reminder 2 года назад +1

    33:00 - 40:00 - провал в структуре доклада. как-то резко перешли к описанию обучению\валидации\прогнозированию, хотя никакой подводки к этому не было

  • @ТатьянаГультяева-х1х
    @ТатьянаГультяева-х1х 2 года назад +1

    А почему Валерий для определения размера выборки для проверки _гипотез_ (где используется ошибка 1 рода, ошибка 2 рода и размер эффекта, который надо обнаружить) использует формулу, по которой определяют минимальный размер выборки для построения 95% _доверительного интервала оценки пропорции_ (где используется только ошибка 1 рода и размер эффекта, который надо обнаружить)? В А/В тестировании именно гипотезы проверяют же...

    • @ldred_
      @ldred_ 2 года назад

      Проверку гипотез можно свести к построению доверительных интервалов

    • @ТатьянаГультяева-х1х
      @ТатьянаГультяева-х1х 2 года назад

      @@ldred_ Без учёта мощности?

    • @МаксимРевякин-г7ш
      @МаксимРевякин-г7ш 2 года назад

      уже долго не могу разобраться с тем, почему по формуле, показанной Валерой, выборка получается намного меньше, чем в онлайн-калькуляторах. И нормально ли будет использовать показанную Валерой формулу для подсчёта объёма выборки, раз она занижает величину?

    • @ValeriiBabushkin
      @ValeriiBabushkin Год назад

      ​@@МаксимРевякин-г7ш все зависит от того какие гарантии вам нужны - лучший способ разобраться - отработать на синтетических данных и оценить разницу

  • @КириллЧе-я5ы
    @КириллЧе-я5ы 2 года назад

    34я минута - ясно понятно шо генератор псевдосл чисел свой шум за нужную нам картину выдаёт…

  • @MrSuperkoteman
    @MrSuperkoteman 11 месяцев назад +2

    аудитория мертвая))

  • @jhondow6225
    @jhondow6225 Год назад

    Не понятно ято за цифры и откуда они берутся. Что за о0,96, откуда взялись 0,36, почему умножаем 0,1* 0 9. почему бы не дать ссылку на ноутбук и не объяснить что делает. дальше смотреть нет смысла