Wat Veroorzaakt Type B-fouten In Wiskunde En Hoe U Ze Kunt Oplossen

PC werkt traag?

1. Download ASR Pro van de website

2. Installeer het op uw computer

3. Voer de scan uit om malware of virussen te vinden die mogelijk op uw systeem op de loer liggen

Verbeter vandaag de snelheid van uw computer door deze software te downloaden - het lost uw pc-problemen op.

Soms kan uw systeem een ​​prachtige foutcode weergeven die een type b-suggestiesfout aangeeft. Er kunnen verschillende redenen zijn waarom deze fouten verschijnen.

Bètafout: een exacte fout (genaamd “type twee” of type II) die tijdens een test is ontstaan ​​bij de conclusie dat iets als negatief wordt beschouwd terwijl het inderdaad positief is. Ook vaak bekend om de reden dat het een verkeerd negatief is.

A/B-testen verdelen inkomend verkeer naar uw gebied willekeurig over meerdere varianten van een bepaalde webpagina om te bepalen wat een positieve invloed heeft op uw prestaties. Lekker makkelijk, toch? Nou, niet de meerderheid. Hoewel A/B-testen misschien eenvoudig lijkt, zijn de wetenschap en berekeningen achter hoe het werkt en hoe het eerlijk gezegd ook werkt, zeker complex.

Statistieken vormen de basis van A/B-testen en kansberekening is een soort ruggengraat van statistieken. Daarom kunt u nooit 100% zeker zijn van de nauwkeurigheid van de onderzoeken die u ontvangt of het risico verminderen als u en uw gezin willen dat het 0% is. In plaats daarvan kun je in veel gevallen alleen maar het idee versterken dat de test de juiste is. Als proefeigenaar hoeft u zich hier geen zorgen over te maken, want uw tool moet ervoor zorgen.

Zelfs na de onmiddellijke uitvoering van alle belangrijke rapporten met algemene testresultaten van Ago kunnen worden beschadigd door bugs die hoogstwaarschijnlijk onbedoeld in het proces sluipen. Twee van de vele hiervan, algemeen bekend als Type I en Type slip-ups, resulteren voornamelijk in misverstanden over tests en/of slechte slagen en falende claims. Dit leidt in de markt tot een verkeerde interpretatie van evaluatierapporten, wat uw hele advertentieprogramma misleidt en u wijzigingen en mogelijk inkomsten kan kosten.

Laten we eens nader bekijken wat we precies bedoel door type I dus type II fouten, of misschien hun gevolgen, maar hoe ze te vermijden.

Welke fouten ziet u in de resultaten van A/B-tests?

Ik typ fout

Ook bekend als alfa (α), valse mythen of mogelijk een positieve fout. In het geval van een Type I-fout, wordt uw test als voldoende beoordeeld en heeft uw afwijking een goede invloed (in positieve of negatieve zin) op de voor de test gestelde doelen. Deze specifieke sprong of daling is echter van korte duur en zal niet van korte duur zijn als u de release meer in het algemeen gebruikt en de impact ervan in de loop van de tijd meet. Dit is gebeurd. Het gebeurt wanneer u uw experimenten beëindigt zonder statistische significantie of vooraf bepaalde criteria te krijgen, en u snel de nulhypothese verwerpt en de waardevolle optie accepteert. De nulhypothese die de gespecificeerde fit in aangeeft, staat los van de opgegeven statistiek/het opgegeven doel. En in het geval van type I-fouten is de nulhypothese fataal, maar wordt deze verworpen omdat de feitelijke laatste component van de tests niet op tijd tot een conclusie is gekomen of de gevolgtrekkingsfactoren onjuist zijn berekend.

De kans op het maken van een echte Type I-fout wordt aangeduid met “α” en komt overeen met het specifieke betrouwbaarheidsniveau waarop u besluit de test op volledige schaal uit te voeren. Met andere woorden, als u de steekproef invult met een betrouwbaarheidsniveau van 95%, accepteren de meeste mensen een kans van 5% dat iedereen het verkeerde antwoord krijgt. Als de betrouwbaarheidskwaliteit 99% is, is er een kans van 1% dat het testresultaat onjuist is. Je zou kunnen kiezen voor pure pech, maar als je een α-fout krijgt, zelfs na het voltooien van het experiment met een betrouwbaarheidsniveau van 95%, betekent dit waarom de kans op de gebeurtenis amper 5% is.

Stel dat als en de afmetingen van de CTA op de bestemmingspagina vergroten, het item zal leiden tot een toename van het grote aantal registraties. De nulhypothese is hier wanneer de verandering in CTA-financiering geen problemen zal veroorzaken voor het aantal ontvangen aanvragen. Zodra de test begint, zul je in de verleiding komen om terug te keren om de resultaten te zien en de enorme toename van 45% in inschrijvingen als gevolg van de aanpassing in één schoolweek. U bent ervan overtuigd dat het contrast aanzienlijk beter zou moeten zijn, en u moet uw test beëindigen door de nulspeculatie te negeren en het algemene geval te implementeren, alleen om te blijken dat het idee niet langer het oude effect heeft, maar geen effect meer heeft. De enige verklaring is dat uw testresultaat ten opzichte van het rapport scheef was door een type I-fout.

Type I-fouten vermijden

Hoewel je de mogelijkheid van een type I-fout niet volledig kunt elimineren, kun je deze zeker ook verminderen. Om dit te doen, moet u gemakkelijke tests uitvoeren zodra ze een hoog niveau van vertrouwen hebben bereikt. Een betrouwbaarheidsniveau van 95% is bijna echt ideaal, en dat is wat jij en je ouders zouden moeten doen. Streef ernaar. Zelfs nadat het 95%-betrouwbaarheidsniveau is bereikt, kunnen type I-fouten (zoals hierboven) mogelijk de testresultaten beïnvloeden. Daarom moet u er bovendien voor zorgen dat u onze tests lang genoeg uitvoert om ervoor te zorgen dat de juiste steekproefverhoudingen zijn gebruikt, wat het vertrouwen in uw individuele algemene testresultaten zal vergroten.

Met de VWO A/B Review Duration Calculator kun je de ideale periode bepalen waarin je een gerespecteerd experiment moet afronden. Op dezelfde manier kunt u ook de optimale testgrootte voor A/B-testen berekenen om ervoor te zorgen dat de organisatie alleen test wanneer u het minst waarschijnlijk wordt vertekend door de resultaten.

SmartStats, een op Bayesiaans gebaseerd VWO-statistieksysteem, helpt het grootste deel van de kans op een geheel nieuw type fout te verkleinen.

Invoerfout

Ook bekend als bèta(β)-fout of fout-negatieven, terwijl in het geval van Type II-fouten een individuele test onbewezen lijkt of mislukt, door een groep nulhypothesen die waar is. In feite heeft de vrijlating invloed op het gewenste doelwit, maar er is geen effect, en ons bewijs ondersteunt de nulhypothese. Dus ze “landen” ofwel door de nulhypothese (fout) te accepteren, of door je hypothese en je keuze te verwerpen.

Type II-blunders leiden meestal tot mislukking en frustratie, die meestal worden geassocieerd met testen, maar in het ergste geval tot een gebrek aan motivatie om door te gaan met het volgen van de CRO-routekaart, aangezien de man of vrouw de neiging heeft om inspanningen te negeren en erop te vertrouwen. algemene stijl

Verbeter vandaag de snelheid van uw computer door deze software te downloaden - het lost uw pc-problemen op.

What Causes Type B Errors In Math And How To Fix Them
O Que Causa Erros Do Tipo B Na Matemática E Como Corrigi-los
Quelles Sont Les Causes Des Erreurs De Type B En Mathématiques Et Comment Les Corriger
수학에서 유형 B 오류의 원인과 긍정적인 해결 방법
Was Verursacht Typ-B-Fehler In Mathematik Und Wie Man Sie Behebt
Co Powoduje Błędy Typu B W Matematyce I Jak Je Naprawić
Что вызывает ошибки типа B в математике и как их исправить
Vad Orsakar Typ B-fel I Matematik Och Hur Man åtgärdar Dem
Qué Causa Los Errores De Tipo B En Matemáticas Y Cómo Corregirlos
Cosa Causa Gli Errori Di Tipo B In Matematica E Come Risolverli