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PC lento?
Às vezes, seu corpo humano pode exibir um código de erro indicando um erro de digitação b. Pode haver vários motivos principais para esse erro aparecer.
Erro beta: Um erro estatístico (chamado de “tipo dois” ou tipo II) feito durante um teste para descobrir que algo é negativo quando é inquestionavelmente positivo. Também conhecido pela razão de que novamente é um falso negativo.
Qual é o erro B no tipo apenas dois?
O erro singular do tipo II, também conhecido como excelente falso negativo, ocorre quando o analista deixa de ajudá-lo a rejeitar a hipótese nula que geralmente é genuinamente falsa. A probabilidade de cometer um erro tipo II é definida como beta (β) e uma está relacionada à força dos gostos estatísticos (poder = 1-β).
O teste A/B distribui aleatoriamente as visitas recebidas ao seu site em várias variações da página da Web real para determinar o que impacta positivamente seu desempenho. Bem fácil, certo? Bem, não que esta maioria. Embora o teste A/B possa parecer simples, a ciência e a matemática exatas por trás de como funciona e como realmente funciona são certamente complexas.
As estatísticas também são a base dos testes A/B, e o cálculo de oportunidades é a espinha dorsal das estatísticas. Portanto, você nunca pode ter 100% de certeza da precisão dos estudos que recebe ou reduzir qualquer risco se quiser que seja automaticamente 0%. Em vez disso, você só pode reforçar a ideia de que determinado resultado do teste está correto. Como proprietário de um teste, você não precisa se preocupar com isso agora, porque seu dispositivo deve cuidar de quem é.
Mesmo após o execução imediata de todos os relatórios de resultados de testes importantes da Ago podem ser corrompidos em bugs que podem inadvertidamente se infiltrar na tarefa. Dois deles, comumente conhecidos como erros Tipo I e Tipo, resultam principalmente em mal-entendidos da maioria dos testes e/ou declarações incorretas de aprovação e reprovação. Isso leva à interpretação errônea dos relatórios de avaliação, normalmente engana todo o seu programa de otimização e pode custar a alguém modificações e até receita.
O que é exemplo de erro type1?
Vamos dar uma olhada mais de perto exatamente o que queremos dizer de acordo com os erros do tipo I e do tipo II, ou suponha suas consequências e como evitá-los.
Quais erros você vê nos resultados do teste A/B?
O que é um exemplo de erro Tipo 2?
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Erro de digitação
Também conhecido quando alfa (α), erro falso ou possivelmente positivo. No caso de um erro Tipo I, seu teste individual é considerado aprovado e sua edição tem um grande impacto (para melhor, para pior) nos requisitos definidos para o teste. No entanto, esse salto ou declínio específico é de curta duração e não será de curta duração se você usar uma versão específica de maneira mais ampla e medir seu impacto muito mais do que o tempo. Isso aconteceu: acontece quando você termina seus experimentos finais sem alcançar significância estatística ou consideração predeterminada e rejeita abruptamente a hipótese nula, mas também aceita a opção vencedora. A hipótese nula revelando a correspondência especificada não tem relação com a métrica/meta disponibilizada. E no caso de erros do tipo I, a hipótese nula é fatal, mas normalmente é rejeitada porque o último componente dos experimentos não foi concluído a tempo ou os fatores de efeito foram calculados incorretamente.
A probabilidade de cometer um grande erro verdadeiro do Tipo I é denotada como “α”, bem como os correlatos com o nível de confiança em que decidem concluir o teste. Em outro texto escrito, se você completar a amostra com este nível de confiança de 95%, estará aceitando uma circunstância de 5% de que todos receberão a resposta errada. Se o nível de confiança for de 99%, há uma chance adequada de 1% de que o resultado do teste seja defeituoso. Você pode chamar de puro azar, exceto se encontrar um erro α mesmo após concluir o teste com um aspecto de confiança de 95%, significa que a probabilidade do evento especial é de apenas 5%.
O que podem ser encontrados erros tipo 1 e tipo 2 com estatísticas?
O erro médio I (falso positivo) ocorre caso o dependente rejeite as hipóteses nulas, que são “acredite ou não” na população; O erro II (falso negativo) ocorre quando o analista vacila em rejeitar a hipótese nula quando ela será de fato falsa na população.
Suponha apenas que se e aumentar o tamanho do CTA em qualquer página de destino, isso levará a um aumento no número de registros. A especulação nula aqui é que a mudança nos recursos do CTA não afetará o número de aplicativos obtidos. Assim que o teste começar, você definitivamente ficará tentado a ver os resultados postados, mas o enorme aumento de 45% nas matrículas trazido à tona pela mudança em uma semana escolar. Você está convencido de que o contraste deve ser muito melhor e termina seu teste eliminando a hipótese nula e implementando as circunstâncias gerais, apenas para descobrir que a idéia não tem mais o mesmo efeito, mas não funciona mais . A única explicação é que o resultado final do teste no relatório foi desviado para um erro do tipo I.
Como evitar erros do tipo I
Embora você não possa eliminar completamente a possibilidade de um erro do Tipo I, você certamente tem a capacidade de reduzi-lo. Para isso, deve-se de fato realizar testes simples assim que atingirem um alto nível de confiança importante. Um tamanho de confiança de 95% é quase certamente o ideal, e é isso que você e sua família devem fazer. Esforce-se. Mesmo depois de atingir o nível de confiança de 95%, os erros do Tipo I (como acima) podem afetar os resultados do teste. Portanto, você também deve certificar-se de que seus testes foram realizados por tempo suficiente para garantir que o tamanho de amostra correto específico foi usado, o que aumentará a confiança nos resultados gerais do teste.
Você pode obter os benefícios da Calculadora de Duração de Revisão VWO A/B para confirmar o mês ideal em que você deve finalizar um teste respeitado. Da mesma forma, você também pode estimar o tamanho ideal da amostra para testes A/B para garantir que sua organização teste apenas quando o cliente tiver menos probabilidade de ser distorcido por todos os resultados.
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Erro de entrada
Também conhecido como erro beta(β) ou falso negativo, no caso de erros do tipo II, um teste específico parece estar errado ou falha, com um grupo de conceitos nulos sendo verdadeiros. De fato, a liberdade afeta o alvo desejado, mas simplesmente não há efeito, e as evidências sustentam a especulação nula. Então você “aterra” aceitando a hipótese zero (errada) ou rejeitando sua hipótese, bem como a sua escolha.
O que podem ser erros Tipo 1 e Tipo 2 nas estatísticas?
Erros Tipo II geralmente levam ao fracasso e, além disso, à frustração, que na maioria das vezes estão associados à avaliação, mas, na pior das hipóteses, à escassez de motivação para continuar seguindo o mapa do CRO, pois a pessoa tende a ignorar e confiar esforços. efeito geral
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O que é tipo I e também erro tipo II, dê exemplos?
Exemplo: Tipo I em cima dos erros do Tipo II. Você decidiu receber apoio para o COVID-19 por causa de sintomas leves. Erro tipo I (falso positivo): O resultado de um teste indica que você tem o coronavírus, mas na verdade você não tem. Erro de julgamento tipo II (falso negativo): um resultado de teste indica que você não era portador do coronavírus, mas na verdade você é.
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