Вы посчитали скорректированную метрику через CUPED (Controlled-experiment Using Pre-Experiment Data). Как корректно строить доверительный интервал и проверять эффект?

AМожно оставить старый доверительный интервал по исходной метрике, ведь среднее формально не изменилось после поправки.
BДостаточно тестировать только период до эксперимента, а данные из периода эксперимента игнорировать при сравнении.
CМожно умножить старое значение p-value на коэффициент theta и считать это корректной поправкой неопределённости.
DНужно пересчитать дисперсию и стандартную ошибку уже на скорректированной метрике и строить доверительный интервал и тест по ней.
Правильный ответ. После CUPED нужно оценивать дисперсию и стандартную ошибку у скорректированной метрики и строить доверительный интервал и тест по ней.

Разбор

CUPED снижает дисперсию исхода за счёт ковариаты до эксперимента, поэтому старые оценки неопределённости больше не подходят. Правильный путь: рассчитать скорректированную метрику, оценить её дисперсию и стандартную ошибку, а затем построить доверительный интервал и тест для разницы между группами A и B. Это сохраняет корректность статистических выводов и отражает реальный выигрыш от снижения дисперсии. Если использовать старые интервалы или вручную пересчитывать p-value через theta, легко получить неверные выводы.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В методе CUPED (корректировка по предтестовой ковариате) используется коэффициент theta. Как его обычно получают на практике?
Тренировать A/B в Telegram

Ещё вопросы по теме «Снижение дисперсии и CUPED»