Как корректнее всего интерпретировать 95% confidence interval в частотной статистике?
AС вероятностью 95% истинный эффект лежит внутри этого конкретного интервала.
B95% наблюдений обязательно попадают в этот интервал.
C95% пользователей в тесте имеют эффект, лежащий в интервале.
DЕсли повторять эксперимент много раз и каждый раз строить 95%
confidence interval, то примерно 95% таких интервалов будут содержать истинный эффект.Правильный ответ. Частотный 95%
confidence interval — это свойство процедуры в повторениях, а не «вероятность» для одного фиксированного интервала.Разбор
В частотной трактовке параметр фиксирован, а случайны данные и построенный интервал. Поэтому говорить о 95% вероятности для конкретного интервала некорректно в строгом смысле. Правильная интуиция: процедура построения интервала в среднем покрывает истинный эффект в 95% повторов.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Для разницы конверсий вы построили 95%
confidence interval: от -0.2% до +1.4%. Что можно сказать о статистической значимости при alpha 0.05 и двусторонней проверке?Ещё вопросы по теме «Проверка гипотез и доверительные интервалы»
- В A/B тесте для конверсии вы получили `p-value` 0.03 при проверке `H0` об отсутствии разницы. Какая интерпретация корректна?
- Для разницы конверсий вы построили 95% `confidence interval`: от -0.2% до +1.4%. Что можно сказать о статистической значимости при `alpha` 0.05 и двусторонней проверке?
- Вы сравниваете долю конверсии (успех/неуспех) в A и B на больших выборках. Какой тест чаще всего выбирают как базовый для сравнения долей?
- Команда зафиксировала уровень значимости `alpha` 0.05. Что это в первую очередь контролирует в терминах ошибок?
- В A/B тесте при огромной выборке вы получили `p-value` < 0.001, но рост конверсии составил всего +0.02% при минимально полезном пороге +0.5%. Какое действие наиболее разумно?
- Все вопросы по «Проверка гипотез и доверительные интервалы» →