Две кампании дают одинаковое среднее по выручке на пользователя, но у кампании B дисперсия заметно больше. Что это обычно означает для интерпретации результата?

AКампания B обязательно лучше, потому что разброс значений у неё больше, а это всегда означает более широкий охват пользователей
BДисперсия не относится к неопределённости результата, важно только сравнение средних значений выручки между кампаниями
CЭто автоматически означает наличие нескольких пиков (мод) у распределения выручки на пользователя в кампании B
DУ кампании B выше разброс результатов и выше неопределённость или риск по отдельным пользователям и дням
Правильный ответ. Большая дисперсия означает больший разброс вокруг центра и меньшую предсказуемость результата.

Разбор

Одинаковое среднее не гарантирует одинаковый пользовательский опыт: при большой дисперсии результаты сильнее колеблются. Это может быть нормально (например, сегменты очень разные), а может быть риском для бизнеса. Часто полезно дополнительно смотреть стандартное отклонение и квантили, чтобы понимать хвосты распределения. Ошибка — игнорировать разброс и принимать решение только по среднему значению.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Исследование показало корреляцию r = 0.85 между продажами мороженого и уровнем преступности по месяцам. Какое объяснение наиболее вероятно?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Описательная статистика»