Blogデータ分析や日常に関するブログこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。テスト検知するための方法論を紹介している論文を読みましたA/Bテストにおけるメトリック解析の話から、丁寧にメトリックを分解し、検知ロジックを提案しています。invalidを紹介しています。含んだ分析のことを言います。Treatment郡の集団に属した人でも、A/Bテストで評価したいモノ(例えば画面)を見てない人を含めて良いんだっけ?ということが動機です。impactはあくまで、一度でもtriggerすればそのユーザは評価対象に含まれます。metricsに該当します。ページビューの合計は、トリガーの影響を100%受けているからです。metricsになります。ページビューの合計は、トリガーがなくても計算することができるからです。Invalidity普通我々はA/Bテストの結果から、最も良いTreatmentを見つけて、100%のユーザに向けてテストした機能をリリースしていくかと思います。Impactに転換していくことを述べています。impactとは、いわゆるサイト全体への影響を評価することを言います。Invalidityになります。起因するEffectのことを言います。具体的には、最初にトリガーを体験したときと、何度もトリガーを体験したときでは、ユーザの反応は異なってきます。effectは増加/減少します。impactの両方で強い一定の傾向をしますまず左図を理解するために、まず右図を理解します。これが増加するのは、A/Bテスト後に新たにトリガーするユーザが増えるためです。1になるのは、トリガーした人のみを対象に数えるためですね。1.7くらいでしょうか。2日目)がいるためですね。impactのほうがA/Bテストが経過するほど、減少スピードが速いです。インパクトを測ります。impactは小さくなります。インパクトを測ります。fast-decay項を表します。impactが最も大きい日と最も小さい日で比較し、統計的に有意な差があるか。effectのせいでその傾向が起こってるかは保証できないことを述べていいます。より、このような強い傾向を観測することはあります。ViewであるA/Bテストを想像してみましょう。