Calcula a significância estatística e outras métricas-chave para os resultados de testes A/B.
Passe pelas entradas com cuidado e depois compare os resultados em vez de confiar em apenas um cenário.
Impressões do Grupo de Controle, Conversões do Grupo de Controle, Impressões do Grupo de Teste, Conversões do Grupo de Teste → Taxa de Conversão do Grupo de Teste, Taxa de Conversão do Grupo de Controle, Diferença da Taxa de Conversão
Use estes exemplos para verificar o comportamento da calculadora antes de inserir seus próprios valores.
Impressões do Grupo de Controle: 10.000; Conversões do Grupo de Controle: 500; Impressões do Grupo de Teste: 10.000; Conversões do Grupo de Teste: 600
Taxa de Conversão do Grupo de Teste: 6 %; Taxa de Conversão do Grupo de Controle: 5 %; Diferença da Taxa de Conversão: 1 %
Impressões do Grupo de Controle: 10.000; Conversões do Grupo de Controle: 500; Impressões do Grupo de Teste: 10.000; Conversões do Grupo de Teste: 520
Taxa de Conversão do Grupo de Teste: 5,2 %; Taxa de Conversão do Grupo de Controle: 5 %; Diferença da Taxa de Conversão: 0,2 %
Impressões do Grupo de Controle: 10.000; Conversões do Grupo de Controle: 500; Impressões do Grupo de Teste: 10.000; Conversões do Grupo de Teste: 500
Taxa de Conversão do Grupo de Teste: 5 %; Taxa de Conversão do Grupo de Controle: 5 %; Diferença da Taxa de Conversão: 0 %
Utilize calculadoras para álgebra, geometria, trigonometria, probabilidade, estatística, médias, scores z, testes e tarefas de graficos.
Estes links foram escolhidos para aprofundar a sessão e responder à próxima pergunta provável sem mandar o usuário de volta à busca.
Calcula a estatística Qui-Quadrado e o valor p para a adequação do ajuste ou teste de independência. Requer frequências ou valores observados e esperados.
Calcula o estatístico t, usado em testes de hipóteses quando o desvio padrão da população é desconhecido. Esta calculadora ajuda a determinar se a diferença entre a média amostral e a média populacional é estatisticamente significativa.
Avalia o desempenho de um modelo de classificação usando métricas derivadas de uma matriz de confusão, incluindo acurácia, precisão, recall e especificidade.
Calcula probabilidades para uma distribuição uniforme contínua, onde todos os resultados dentro de um intervalo são igualmente prováveis.