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27 9 月, 2023 作者 eqbj3

我们刚刚绘制了这两条线之间的差异

成统计上相似的存储桶。 使用您的对照和变体进行 测试 因此,一旦我们这样做了,我们就采用我们的变体组,并使用数学分析来决定我们认为如果我们不进行这种更改,变体组会做什么。 所以在这里,我们有黑线,这就是它的作用。它预测我们的模型认为如果我们没有做出任何改变,变异组会做什么。这里的虚线是测试开始的时间。所以你可以在测试后看到分离。这条蓝线就是实际发生的事情。 现在,由于这两条线之间存在差异。

们可以看到变化如果我们向

下移动到这里。 因为蓝线位于黑线上方,所以我们称其为阳性测试。现在,这里的绿色部分是我们的置信区间,作为标准,这是 的置信区间。现在我们使用 墨西哥 Whatsapp 数据 它是因为我们使用统计测试。因此,当绿线全部位于零线之上或全部低于零线时,我们可以将其称为具有统计显着性的测试。 对于这一点,我们的最佳估计是,这将使会话数增加 ,每月的自然会话数大约为 次。

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现在此处的两侧您可以

到我写了 。就是让这一切加起来为 ,原因是你永远不会 手机号码 得到 置信的结果。总是有机会出现随机的机会,并且出现假阴性或阳性。这就是为什么我们说我们有 的信心这是积极的。那是因为我们有 加 。 无统​​计学意义的测试 现在,在 ,我们发现在很多情况下我们的测试在统计上并不显着,但有相当有力的证据表明它们有所提升。如果我们搬到这里,我有一个例子。这是一个统计上不显着的例子,但我们看。