오랑우탄의 반란

이전 포스트에 이어 몇 가지 데이터의 유의성 검정을 살펴보겠습니다. A/B 테스트A/B 두 그룹에 대해 어느 것이 더 효과적인지 확인하려는 검정법독립표본 t검정을 수행해 두 개의 독립된 집단 간 평균 차이가 유의미한지 평가사용자를 그룹으로 나눠 다른 버전으로 테스트해보는 등 마케팅, UX 쪽에서 많이 사용됨  전환율, 클릭률, 구매수, 방문 기간, 방문한 페이지 수, 특정 페이지 방문 여부, 매출 등의 지표를 비교 import numpy as npimport scipy.stats as stats# 가정된 전환율 데이터group_a = np.random.binomial(1, 0.30, 100) # 30% 전환율group_b = np.random.binomial(1, 0.45, 100) # 45% 전환율..