Вы хотите быстро проверить, есть ли линейная связь между avg_session_time и conversion rate на уровне пользователя. Что наиболее подходит как первый шаг?
AПосчитать
Pearson r и посмотреть scatter plotBСразу запускать A/B тест
CОценить
Poisson(λ) для каждого пользователяDПосчитать
Geometric(p) по пользователямПравильный ответ. Для первичной проверки линейной связи достаточно
Pearson r и графика.Разбор
Pearson r дает одно число, но scatter plot помогает заметить выбросы и нелинейность. Это быстрый способ понять, стоит ли углубляться в моделирование. Важно помнить, что даже заметная correlation не означает причинность без дополнительного дизайна.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В простой
линейная регрессия с одним признаком x квадрат Pearson r (то есть r^2) чаще всего интерпретируют как…Ещё вопросы по теме «Корреляция и регрессия»
- В отчете нашли положительную `correlation` между числом пушей на пользователя и выручкой. Какой вывод наиболее корректен?
- В данных по товарам `Pearson r` 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 растет 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 `correlation` между продажами мороженого и количеством утоплений по дням. Это типичный пример спуриозной (`spurious`) связи. Что наиболее вероятно объясняет наблюдение?
- Все вопросы по «Корреляция и регрессия» →