Вы измеряете CTR по кликам и показам, но считаете каждый показ независимым, хотя у одного пользователя их много. Какой эффект это чаще всего даёт на confidence interval и покрытие?
AИнтервал станет шире, потому что событий больше.
BИнтервал станет слишком узким из-за заниженного
standard error, и покрытие упадёт.CНичего не изменится: зависимость не влияет на
standard error.DИнтервал станет шире только потому, что изменится
confidence level.Правильный ответ. Зависимые наблюдения уменьшают эффективный n, поэтому наивный
standard error получается заниженным.Разбор
Если вы берёте много событий от одного пользователя, наблюдения внутри пользователя коррелированы. Наивная формула считает их независимыми и занижает standard error, делая confidence interval слишком узким. В результате фактическое покрытие падает, и вы чаще «находите эффекты», которых нет.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Что в статистике означает
покрытие доверительных интервалов?Ещё вопросы по теме «Доверительные интервалы»
- Как корректно интерпретировать `95% confidence interval` для среднего чека, рассчитанный по выборке?
- Вы построили `confidence interval` на `confidence level` 99% вместо 95% по тем же данным. Как изменится интервал и почему?
- Что отражает величина `standard error` в контексте `confidence interval`?
- В отчёте указано: `margin of error` для доли равен 2 п.п. Что это значит для `confidence interval` вокруг оценки 40% при симметричном интервале?
- Что в статистике означает `покрытие` доверительных интервалов?
- Все вопросы по «Доверительные интервалы» →