Вы хотите быстро проверить, есть ли линейная связь между средним временем сессии и конверсией на уровне пользователя. Что наиболее подходит как первый шаг?
AПосчитать коэффициент корреляции
Pearson r и построить диаграмму рассеяния, чтобы увидеть форму связи и заметить выбросыBСразу запускать A/B-тест с рандомизацией пользователей, чтобы оценить причинный эффект времени сессии на конверсию без предварительной проверки
CОценить распределение
Poisson(λ) для числа сессий каждого пользователя и сравнить параметры между группами с разной конверсиейDПосчитать
Geometric(p) по числу сессий до первой покупки и использовать оценку p как меру связи между временем сессии и конверсиейПравильный ответ. Для первичной проверки линейной связи достаточно коэффициента
Pearson r и диаграммы рассеяния.Разбор
Коэффициент корреляции Pearson r даёт одно число, но диаграмма рассеяния помогает заметить выбросы и нелинейность. Это быстрый способ понять, стоит ли углубляться в моделирование. Важно помнить, что даже заметная корреляция не означает причинность без отдельного дизайна. Запускать A/B-тест без предварительной проверки или подгонять Poisson и Geometric к этим данным — это либо преждевременно, либо просто не та задача.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В линейной регрессии вида
y = a + b*x что означает интерсепт a?Ещё вопросы по теме «Корреляция и регрессия»
- В отчёте нашли положительную корреляцию между числом пушей на пользователя и выручкой. Какой вывод наиболее корректен?
- В данных по товарам коэффициент корреляции Пирсона между ценой и конверсией равен -0.7. Как это интерпретировать?
- У вас 100 наблюдений, где почти нет связи между `x` и `y`, но есть одна точка с очень большим `x` и `y`. После добавления этой точки `Pearson r` стал 0.8. Что это чаще всего означает?
- Конверсия растёт со скидкой до порога, а затем почти не меняется. При этом `Pearson r` между скидкой и конверсией близок к 0. Какой вывод корректен?
- Вы видите положительную корреляцию между продажами мороженого и количеством утоплений по дням. Это типичный пример ложной связи. Что наиболее вероятно объясняет наблюдение?
- Все вопросы по «Корреляция и регрессия» →