Table of Contents
Komputer działa wolno?
Czasami system może wyświetlić 1 kod błędu wskazujący na błąd kosztowy typu b. Powodów pojawienia się tego doskonałego błędu może być kilka.
Błąd beta: Precyzyjny błąd (zwany „typem drugim” lub typem II) sprzedawany podczas testu w celu stwierdzenia, że coś jest zwykle negatywne, gdy rzeczywiście jest pozytywne. Uznany również z tego powodu, że jest to fałszywy negatyw.
Co może być B w błędzie typu 2?
Pojedynczy błąd typu II, znany również jako najlepszy fałszywie negatywny, wystąpi, gdy analityk nie odrzuci hipotezy zerowej, która zwykle jest naprawdę fałszywa. Prawdopodobieństwo popełnienia błędu typu II jest wykrywalne jako beta (β) i jest powiązane z siłą smaku statystycznego (moc jest równa 1-β).
Testy A/B losowo rozdzielają ruch przychodzący do Twojej okolicy na wiele odmian danych informacji internetowych, aby określić, co pozytywnie wpływa na Twoją wydajność. Całkiem proste, prawda? Cóż, nie większość. Chociaż testy A/B mogą wydawać się proste, nauka i matematyka instruktażowa stojąca za tym, jak to działa i jak działa w praktyce, jest z pewnością skomplikowana.
Statystyki to podstawa testów A/B, a obliczenia prawdopodobieństwa to podstawa naszych statystyk. Dlatego nigdy nie można uzyskać 100% pewności co do dokładności otrzymywanych odczytów ani zmniejszyć ryzyka, jeśli chcesz, aby wynosiło ono 0%. Zamiast tego najprawdopodobniej tylko wzmocnisz ideę, że wynik testu jest poprawny. Jako właściciel wersji próbnej nigdy nie powinieneś się tym martwić, ponieważ Twój mechanizm powinien o to zadbać.
Jeszcze później natychmiastowe wykonanie wszystkich ważnych raportów rankingowych testów Ago może zostać uszkodzone przez błędy, które mogą przypadkowo wkraść się do procesu. Dwa z nich, powszechnie znane jako problemy typu I i typu, powodują głównie nieporozumienia w testach i/lub błędne zaliczenie i niepowodzenie roszczeń. Prowadzi to do błędnej interpretacji raportów z oceny, co wprowadza w błąd cały program marketingowy i może kosztować modyfikacje i poziom przychodów.
Czym jest bez wątpienia przykład błędu typu 1?
Przyjrzyjmy się bliżej co rozumiemy przez błędy typu I, a ponadto typu II, a może ich konsekwencje, ale jak ich uniknąć.
Jakie błędy widzisz w wynikach testów A/B?
Co to jest przykład błędów typu 2?
Błąd wpisuję
Znany również jako alfa (α), nieprawdziwy lub prawdopodobnie dodatni błąd. W przypadku błędu typu I, twój test jest oceniany jako pozytywny, a twoje odchylenie ma doskonały wpływ (na lepsze lub gorsze) na zasady ustalone dla testu. Jednak ten konkretny skok lub spadek jest krótkotrwały i generalnie nie będzie krótkotrwały, jeśli użyjesz tego wydania w większym stopniu i zmierzysz jego wpływ w czasie. Tak się dzieje, gdy kończysz eksperymenty bez znalezienia istotności statystycznej lub z góry określonych kryteriów i nieoczekiwanie odrzucasz hipotezę zerową i akceptujesz opcję zabezpieczającą. Hipoteza zerowa wskazująca na określone połączenie nie jest powiązana z podaną metryką/celem. A w przypadku błędów typu I hipoteza zerowa jest fatalna, ale zostaje odrzucona, ponieważ ostatni składnik testów nie był na czas lub współczynniki wnioskowania zostały niewłaściwie obliczone.
Prawdopodobieństwo popełnienia prawdziwego błędu typu I jest oznaczone jako „α” i koreluje z poziomem ufności, przy którym decydujesz się na wykonanie testu. Innymi słowy, jeśli wypełnisz próbkę z 95% poziomem ufności, klienci zaakceptują 5% szansy, że wszyscy na pewno otrzymają niewłaściwą odpowiedź. Jeśli poziom pewności siebie wynosi 99%, istnieje 1% szansy, że eksperci stwierdzą, że wynik testu jest nieprawidłowy. Możesz mieć to pech, ale jeśli natkniesz się na błąd α nawet po ukończeniu oceny z 95% poziomem ufności, oznacza to, że prawdopodobieństwo zdarzenia jest najskuteczniejsze 5%.
Co to są błędy typu 1 i 2 w statystykach?
Błąd średni I (fałszywie dodatni) występuje, gdy osoba uzależniona zaprzecza hipotezie zerowej, która w populacji brzmi: „wierz mi, a może nie”; Błąd II (fałszywie ujemny) ma miejsce, gdy analitykowi nie udaje się odrzucić najważniejszej hipotezy zerowej, gdy w rzeczywistości jest ona fałszywa w populacji.
Załóżmy, że zwiększenie długości i szerokości CTA na stronie docelowej spowoduje wzrost liczby rejestracji. Hipoteza zerowa jest taka, że może zmiana finansowania CTA nie wpłynie na liczbę otrzymanych wniosków. Zaraz po rozpoczęciu testu będziesz kuszony, aby naprawdę zobaczyć opublikowane wyniki i duży 45% wzrost liczby zapisów spowodowany przez zastępcę w ciągu jednego tygodnia szkolnego. Jesteś przekonany, który kontrast powinien być znacznie lepszy, i że kończysz test odrzucając zerową spekulację i wdrażając ogólny przypadek, tylko po to, aby dojść do tego, że pomysł nie ma już istniejącego efektu, ale już nie ma żadnego efektu. Jedynym wyjaśnieniem jest to, że twój wynik testu był wypaczony przez błąd typu I.
Jak uniknąć błędów typu I
Chociaż nie możesz całkowicie wyeliminować możliwości, że po prostu popełnisz błąd typu I, z pewnością możesz zmniejszyć produkt. Aby to zrobić, wykonaj bezproblemowe testy, gdy osiągną wysoki poziom zaufania. 95% poziom ufności jest prawie całkowicie idealny i to jest to, do czego ty i twoi bliscy powinniście się starać. Staraj się. Nawet po osiągnięciu dokładnie 95% poziomu ufności błędy typu I (jak powyżej) powinny mieć wpływ na wyniki testu. Dlatego powinieneś również upewnić się, że przeprowadzasz nasze testy wystarczająco często, aby upewnić się, że użyto prawidłowej wysokości i szerokości próbki, co zwiększy zaufanie do naszych ogólnych wyników testów.
Możesz użyć kalkulatora czasu trwania recenzji VWO A/B, aby określić idealną 30, w której powinieneś wykonać szanowaną transakcję. Podobnie możesz również obliczyć optymalny rozmiar doświadczenia dla testów A/B, aby upewnić się, że Twoja główna organizacja przeprowadza testy tylko wtedy, gdy jest najmniej prawdopodobne, że zostaniesz wypaczony wynikami.
Komputer działa wolno?
ASR Pro to najlepsze rozwiązanie dla potrzeb naprawy komputera! Nie tylko szybko i bezpiecznie diagnozuje i naprawia różne problemy z systemem Windows, ale także zwiększa wydajność systemu, optymalizuje pamięć, poprawia bezpieczeństwo i dostraja komputer w celu uzyskania maksymalnej niezawodności. Więc po co czekać? Zacznij już dziś!
SmartStats, Twój własny system statystyk VWO oparty na Bayesie, pomaga zmniejszyć obecne prawdopodobieństwo wystąpienia zupełnie nowego błędu specyficznego dla typu.
Błąd wprowadzania
Znany również jako błąd beta(β) lub wyniki fałszywie ujemne, w całym przypadku błędów typu II, różne testy wydają się niesprawdzone lub nie z grupą hipotez zerowych, które są prawdziwe. W rzeczywistości uwolnienie wpływa bezpośrednio na cel, ale nie ma żadnego efektu, a rodzaj dowodów potwierdza hipotezę zerową. Tak więc właściciele „lądują” albo akceptując hipotezę zerową (nieprawidłową), albo odrzucając twoją hipotezę i twój wybór.
Czym są błędy typu 1 i typu 2 w statystykach?
Problemy typu II zwykle prowadzą do porażkę i frustrację, które być może najczęściej kojarzą się z testowaniem, ale w najgorszym przypadku z brakiem motywacji, aby naprawdę kontynuować podążanie za mapą drogową CRO, ponieważ dana osoba ma tendencję do ignorowania i ufania wysiłkom. ogólna rzeczywistość
Popraw szybkość swojego komputera już dziś, pobierając to oprogramowanie - rozwiąże ono problemy z komputerem.Co to jest błąd typu I i typu II, podając przykłady?
Przykład: usterki typu I i typu II. Zdecydowałeś się poddać testowi na COVID-19, widząc łagodne objawy. Błąd typu I (fałszywie dodatni): Wynik eksperymentu wskazuje, że masz koronawirusa, ale w rzeczywistości nie podążasz za nim. Błąd typu II (fałszywie negatywny): Wynik wypróbowania wskazuje, że nie jesteś dawcą koronawirusa, ale w rzeczywistości jesteś osobą.
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
Wat Veroorzaakt Type B-fouten In Wiskunde En Hoe U Ze Kunt Oplossen
Was Verursacht Typ-B-Fehler In Mathematik Und Wie Man Sie Behebt
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
