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확률의 사례
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 확률의 사례로는 AB 테스트가 있습니다. AB 테스트는 특정 사건의 시행에서 특정 확률이 나올 것이라는 관찰자의 확신 수치를 통해 두 가지 대안을 비교하는 통계적 방법입니다. 예를 들어, 상품 구매 페이지에서 AB 테스트를 통해 원본 A와 대안 B를 비교할 수 있습니다. 이때 원본 A와 대안 B 사이 유의미한 차이가 있을 경우, 특정 기준에 만족하므로 대안의 결과는 유의미하다고 판단됩니다. 이러한 확률에 대한 해석은 빈도주의 방식과는 다르며, 데이터를 받아들일 때마다 바뀔 수 있는 특징을 가지고 있습니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
기획

p값? 신뢰구간? AB 테스트를 완성하는 통계 분석, 기본 개념 잡기

11분
통계적 가설 검정은 다음 3단계로 진행[3]됩니다. 귀무가설, 대립 가설, 유의 수준 설정귀무가설이 참인 상황에서, 표본에서 관측된 통계치와 같거나 더 극단적인 값이 관측될 확률 계산과정 2의 확률이 유의 수준 이하라면 귀무가설 기각, 대립가설 채택
p값? 신뢰구간? AB 테스트를 완성하는 통계 분석, 기본 개념 잡기
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기획

AB 테스트 인사이트의 새로운 차원, 베이지안 통계적 가설 검정

14분
다만 패배만을 필수로 피해야 할 뿐입니다. 베이지안 통계학이 주는 것베이지안 통계학 또는 베이즈 통계학은 확률을 해당 사건이 일어날 믿음의 정도(Degree of Belief)로 보는 베이지안 확률론에서 비롯된 통계적 접근법[4]입니다. 확률에 대한
AB 테스트 인사이트의 새로운 차원, 베이지안 통계적 가설 검정
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