开源项目使用教程：Practitioner’s Guide to Statistical Tests

开源项目使用教程：Practitioner’s Guide to Statistical Tests

stattests Source code to reproduce experiments from the article Practitioner’s Guide to Statistical Tests 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stattests

1. 项目介绍

本项目是《Practitioner’s Guide to Statistical Tests》文章的配套代码库，旨在帮助实践者了解和运用统计测试。该代码库包含了用于复现文章中实验的Python代码，以及用于生成文章中的图表和动画的notebook文件。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖：

• Python 3.x
• Jupyter Notebook

您可以通过以下命令安装所需的Python库：

pip install -r requirements.txt

启动Jupyter Notebook

在代码库的根目录下，运行以下命令启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

打开浏览器，您应该能看到notebook的界面。点击Sandbox.ipynb开始实验。

运行Sandbox

在Sandbox.ipynb中，您可以调整以下参数进行数据生成：

• success_rate: 成功率，默认为0.02
• uplift: 提升度，默认为0.2
• N: 分组中的用户数，默认为5000
• NN: 运行次数，默认为2000
• beta: 贝塔参数，默认为1000
• skew: 偏斜度，默认为1

运行notebook中的代码块，查看统计测试的结果。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 比较两个用户群体的点击率（CTR）
• 分析广告投放效果
• 评估A/B测试结果

最佳实践

• 在进行统计测试之前，确保数据清洗和预处理得当。
• 选择合适的统计测试方法，考虑到数据的分布和特性。
• 解释统计测试结果时，应考虑样本大小和置信水平。

4. 典型生态项目

• scikit-learn: 用于数据分析和机器学习的Python库。
• statsmodels: Python模块，提供估计和测试统计模型的类。
• Jupyter: 用于代码、可视化和文本的交互式环境。

stattests Source code to reproduce experiments from the article Practitioner’s Guide to Statistical Tests 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stattests