В модели Bernoulli(p) для клика по баннеру, что означает параметр p?
A
p — число пользователей в populationB
p — шанс success (клика) в одном trialC
p — среднее число event за интервалD
p — число success среди n trialПравильный ответ. В
Bernoulli(p) параметр p — шанс success в одном trial.Разбор
Если p близок к 0, клики редки, а если p близок к 1, клики происходят почти всегда. Важно, что p относится к одному trial, а не к числу пользователей или длительности интервала. Для подсчета числа кликов среди n показов обычно используют Binomial(n,p).
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы мониторите, сколько ошибок типа
timeout происходит за 1 минуту. Предположим, что поток примерно стационарен, а ошибки — это event. Какое распределение обычно используют для числа event за интервал?Ещё вопросы по теме «Дискретные распределения»
- Пользователь либо совершил покупку в сессии, либо нет (0/1). Какое распределение лучше всего описывает один такой `trial` с исходом `success` или `failure`?
- У вас есть `n` показов баннера, и каждый показ — один `trial` с `success` (клик) с шансом `p`. Какое распределение описывает количество `success` среди этих `n` `trial`?
- Вы моделируете число успешно обработанных платежей за день как `Binomial(n,p)`. Как правильно интерпретировать `n` и `p`?
- Пользователь повторяет попытки оплаты до успешного прохождения проверки; каждая попытка — `trial` с шансом `p` получить `success`. Какое распределение естественно для числа `trial` до первого `success`?
- В модели `Geometric(p)` для retry-процесса что означает `p`?
- Все вопросы по «Дискретные распределения» →