Вы оцениваете вероятность клика по карточке товара, используя только показы, которые алгоритм рекомендаций решил показать пользователю. Почему такая оценка может быть смещена?

AВозникает смещение отбора: попадание показа в выборку зависит от ожиданий алгоритма, связанных с вероятностью клика
BЭто ошибка выживших, не зависящая от алгоритма рекомендаций и логики ранжирования карточек на витрине маркетплейса
CЭто ошибка измерения: фиксация кликов в логах неизбежно искажает реальные сигналы интереса пользователя к карточке
DГенеральная совокупность показов по определению равна только показам, отобранным алгоритмом: смещения нет в принципе
Правильный ответ. Если механизм отбора в выборку зависит от исхода, возникает смещение отбора, и причинные выводы могут стать некорректными.

Разбор

Алгоритм рекомендаций не показывает карточки случайно — он отбирает их по предсказанной вероятности клика. Поэтому распределение признаков среди показанных карточек смещено в сторону тех, по которым алгоритм ожидает высокий CTR. Если оценивать вероятность клика только по этим показам, она систематически завышена для слабых карточек и не сравнима с вероятностью клика по случайной выборке карточек. Это classic selection bias. Survivorship bias требует выбытия объектов, ошибки измерения — искажений в записи данных. Подмена генеральной совокупности на «то, что показал алгоритм» — это игнорирование задачи.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы оцениваете среднюю доходность фондов за 10 лет, используя только фонды, существующие сегодня, и игнорируете закрытые. Какая систематическая ошибка наиболее вероятна и в какую сторону сместит оценку?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Выборка и смещение»