技术文章摘抄
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  • 00 开篇词 用好A_B测试,你得这么学.md
  • 01 统计基础(上):系统掌握指标的统计属性.md
  • 02 统计基础(下):深入理解A_B测试中的假设检验.md
  • 04 确定指标:指标这么多,到底如何来选择?.md
  • 05 选取实验单位:什么样的实验单位是合适的?.md
  • 06 选择实验样本量:样本量越多越好吗?.md
  • 07 分析测试结果:你得到的测试结果真的靠谱吗?.md
  • 08 案例串讲:从0开始,搭建一个规范的A_B测试框架.md
  • 09 测试结果不显著,要怎么改善?.md
  • 10 常见误区及解决方法(上):多重检验问题和学习效应.md
  • 11 常见误区及解决方法(下):辛普森悖论和实验组_对照组的独立性.md
  • 12 什么情况下不适合做A_B测试?.md
  • 13 融会贯通:A_B测试面试必知必会(上).md
  • 14 举一反三:A_B测试面试必知必会(下).md
  • 15 用R_Shiny,教你制作一个样本量计算器.md
  • 加餐 试验意识改变决策模式,推动业务增长.md
  • 导读 科学、规范的A_B测试流程,是什么样的?.md
  • 结束语 实践是检验真理的唯一标准.md
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AB 测试从 0 到 1

  • 00 开篇词 用好A_B测试,你得这么学.md
  • 01 统计基础(上):系统掌握指标的统计属性.md
  • 02 统计基础(下):深入理解A_B测试中的假设检验.md
  • 04 确定指标:指标这么多,到底如何来选择?.md
  • 05 选取实验单位:什么样的实验单位是合适的?.md
  • 06 选择实验样本量:样本量越多越好吗?.md
  • 07 分析测试结果:你得到的测试结果真的靠谱吗?.md
  • 08 案例串讲:从0开始,搭建一个规范的A_B测试框架.md
  • 09 测试结果不显著,要怎么改善?.md
  • 10 常见误区及解决方法(上):多重检验问题和学习效应.md
  • 11 常见误区及解决方法(下):辛普森悖论和实验组_对照组的独立性.md
  • 12 什么情况下不适合做A_B测试?.md
  • 13 融会贯通:A_B测试面试必知必会(上).md
  • 14 举一反三:A_B测试面试必知必会(下).md
  • 15 用R_Shiny,教你制作一个样本量计算器.md
  • 加餐 试验意识改变决策模式,推动业务增长.md
  • 导读 科学、规范的A_B测试流程,是什么样的?.md
  • 结束语 实践是检验真理的唯一标准.md

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