CTR模型的AB实验的置信度检验，具体如何采样？最好有个完整例子？
2023-10-30 阅读 35
CTR模型的AB实验中，常用的采样方法是随机采样和分层采样。
随机采样：在实验开始前，将用户分为实验组和对照组。然后，从每个组中随机选择一定数量的用户作为样本，确保实验组和对照组的样本具有相似的特征分布。
分层采样：在实验开始前，根据用户的特征（如性别、年龄、地理位置等），将用户分为不同的层级。然后，在每个层级中，分别从实验组和对照组中随机选择一定数量的用户作为样本。
下面是一个完整的例子：
假设我们要对一个电商平台的CTR模型进行AB实验，目的是评估一种新的推荐算法是否能够提高用户的点击率。
1. 随机采样：
a. 将用户随机分为实验组和对照组，假设实验组有1000个用户，对照组有1000个用户。
b. 从实验组中随机选择200个用户作为样本，从对照组中随机选择200个用户作为样本。
2. 分层采样：
a. 根据用户的性别将用户分为男性和女性两个层级。
b. 在男性层级中，从实验组和对照组中分别随机选择100个用户作为样本。
c. 在女性层级中，从实验组和对照组中分别随机选择100个用户作为样本。
通过采样得到的样本，我们可以计算实验组和对照组的点击率，并进行假设检验，以确定新的推荐算法是否显著提高了CTR。常用的假设检验方法包括t检验、置信区间等。
需要注意的是，在进行AB实验时，除了采样方法外，还需要考虑其他因素，如实验时长、样本量、用户特征等，以确保实验结果的可靠性和有效性。
更新于 2023年10月31日
