Senaryo 1: Önemli İyileşme
Kontrol Grubu Gösterimleri: 10.000; Kontrol Grubu Dönüşümleri: 500; Test Grubu Gösterimleri: 10.000; Test Grubu Dönüşümleri: 600
Test Grubu Dönüşüm Oranı: 6 %; Kontrol Grubu Dönüşüm Oranı: 5 %; Dönüşüm Oranı Farkı: 1 %
A/B testi sonuçları için istatistiksel anlamlılık ve diğer önemli metrikleri hesaplar.
Tek bir senaryoya güvenmek yerine girdileri dikkatle ilerletin ve ardından sonuçları karşılaştırın.
Kontrol Grubu Gösterimleri, Kontrol Grubu Dönüşümleri, Test Grubu Gösterimleri, Test Grubu Dönüşümleri → Test Grubu Dönüşüm Oranı, Kontrol Grubu Dönüşüm Oranı, Dönüşüm Oranı Farkı
Kendi değerlerinizi girmeden önce hesaplayıcının davranışını doğrulamak için bu örnekleri kullanın.
Kontrol Grubu Gösterimleri: 10.000; Kontrol Grubu Dönüşümleri: 500; Test Grubu Gösterimleri: 10.000; Test Grubu Dönüşümleri: 600
Test Grubu Dönüşüm Oranı: 6 %; Kontrol Grubu Dönüşüm Oranı: 5 %; Dönüşüm Oranı Farkı: 1 %
Kontrol Grubu Gösterimleri: 10.000; Kontrol Grubu Dönüşümleri: 500; Test Grubu Gösterimleri: 10.000; Test Grubu Dönüşümleri: 520
Test Grubu Dönüşüm Oranı: 5,2 %; Kontrol Grubu Dönüşüm Oranı: 5 %; Dönüşüm Oranı Farkı: 0,2 %
Kontrol Grubu Gösterimleri: 10.000; Kontrol Grubu Dönüşümleri: 500; Test Grubu Gösterimleri: 10.000; Test Grubu Dönüşümleri: 500
Test Grubu Dönüşüm Oranı: 5 %; Kontrol Grubu Dönüşüm Oranı: 5 %; Dönüşüm Oranı Farkı: 0 %
Cebir, geometri, trigonometri, olasılık, istatistik, ortalamalar, z-puanları, testler ve grafik çizimi için hesaplayıcıları kullanın.
Bu bağlantılar oturumu derinleştirmek ve kullanıcıyı yeniden aramaya göndermeden bir sonraki olası soruyu yanıtlamak için seçildi.
Bu hesap makinesi, bir veri kümesindeki belirli bir puanın yüzdelik dilimini belirler. Belirtilen puanın altında kalan veri kümesindeki değerlerin yüzdesini hesaplar.
Popülasyon oranının bir tahmini olan örnek oranı (p̂) hesaplar. Bu hesap makinesi, bir örneğin belirli bir özelliğe sahip olan oranını belirlemeye yardımcı olur.
Uygunluk veya bağımsızlık testi için Ki-Kare istatistiğini ve p-değerini hesaplar. Gözlemlenen ve beklenen frekansları veya değerleri gerektirir.
Bir Poisson sürecinde bir olayın gerçekleşme zamanıyla ilgili olasılıkları hesaplar. Üstel dağılım, ortalama bir oluşum hızı göz önüne alındığında, bir olayın gerçekleşme zamanını modellemektedir.