Выбор ответа Senior Байесовский подход обновлено

Кейс: сильный prior на малой выборке

Вопрос

В тесте 300 пользователей на группу. Аналитик взял prior Beta(500, 9500) из истории (конверсия 5%), и posterior в обеих группах почти совпадает с prior. P(B > A) = 55%. Что верно?

Попробуйте сами

Выберите вариант, и откроется разбор.

Показать ответ и разбор

Коротко

Правильный ответ: Prior весит как 10 000 наблюдений против 300: проверить слабее. Beta(500, 9500) эквивалентен 10 000 псевдонаблюдений, данные из 300 пользователей его почти не сдвигают.

Варианты ответа

  1. Prior весит как 10 000 наблюдений против 300: проверить слабееправильный ответ
  2. Тест доказал, что эффекта нет: posterior совпадает в группах
  3. Нужно заменить prior на Beta(0, 0), он полностью нейтрален
  4. Подобрать prior так, чтобы P(B > A) стало больше 95%

Разбор

Beta(500, 9500) эквивалентен 10 000 псевдонаблюдений, данные из 300 пользователей его почти не сдвигают. Вывод «эффекта нет» в основном следствие prior. Нормальная практика: анализ чувствительности к более слабому prior и достаточная выборка. Beta(0, 0) несобственный и не решает проблему малых данных, а подбор prior под желаемый ответ это подгонка.

Ответьте сами, а не прочитайте

В тренажёре вопрос попадёт в повторения и вернётся, когда начнёт забываться. Плюс билеты с зачётом: 20 вопросов, не больше 2 ошибок.

Термины по теме