통계 (2) 썸네일형 리스트형 [통계] A/B Test 인프런의 거친코딩님의 A/B 테스트 실무자 완벽 가이드 강의를 바탕으로 작성되었습니다. 1. A/B Test란? - 기존 서비스(A)와 새롭게 적용하고 싶은 서비스(B)를 통계적인 방법으로 비교하여, 새롭게 적용한 서비스가 기존 서비스에 비해 더 개선되었는지를 확인하는 방법 - A/B Test를 활용하면 서비스 개선을 위한 인과관계 입증 가능 2. A/B Test의 핵심 원칙 - 조직은 데이터 중심 결정을 내리고, OEC(Overall Evaluation Criterion; 실험 목적의 정량적 측정. e.g 활성 사용자수)를 공식화 작업이 필요 - OEC를 설정하여 A/B Test를 진행할 때, 다음과 같은 사항이 지켜져야 함 1) 단기간 측정: 최대 1~2주안에 테스트 완료해야 됨 2) 개선 변화 차이.. [통계] 데이터 과학을 위한 통계 - 데이터와 표본분포 데이터 과학을 위한 통계를 바탕으로 작성되었습니다. 1. 임의표본추출과 표본편향 - 표본 (sample) : 더 큰 데이터 집합으로부터 얻은 부분집합 - 모집단 (population) : 어떤 데이터 집합을 구성하는 전체 집합 - 임의표본추출 (Random sampling) : 무작위로 표본을 추출하는 것 - 단순임의표본(simple random sample) : 층화 없이 임의표본추출로 얻은 표본 - 층화표본추출 (stratified sampling) : 모집단을 층으로 나눈 뒤, 각 층에서 무작위로 표본을 추출하는 것 - 계층(stratum) : 모집단의 공통된 특성을 가진 하위 그룹 - 표본편향 (sample tias) : 모집단을 잘못 대표하는 표본 2. 통계학에서의 표본분포 - 표본통계량 (sa.. 이전 1 다음
