Какое утверждение про p-value является корректным?
A
p-value — это вероятность, что H0 истинна.B
p-value — это вероятность получить такие или более экстремальные данные при условии, что H0 верна.C
p-value — это вероятность, что эффект больше 0.D
p-value напрямую показывает, насколько эффект полезен для бизнеса.Правильный ответ. Корректная интерпретация
p-value всегда условна на предположение, что H0 верна.Разбор
p-value отвечает на вопрос про редкость данных при H0, а не про вероятность гипотез. Из-за этого его легко неверно трактовать как вероятность истинности H0 или вероятность успеха варианта. Для практических решений дополнительно оценивают эффект и его confidence interval.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Какое утверждение про
p-value является корректным?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» →