14｜举一反三：A/B测试面试必知必会（下）

张博伟

你好，我是博伟。
今天这节面试课，在学习的过程中你会发现考察的知识点都已经掌握得差不多了。不过我想要强调的是，知识是你业务精进的基础，也是面试时考察的一个重要方面。但更为关键的，是你能够把知识举一反三，知道在不同的场景中如何应用，这也正是把知识转化为解决问题的能力，是你的面试竞争力。
好了，那我们就趁热打铁，继续来讲面试这个主题，帮你夯实基础，做到面试不慌！
面试应用一假设你现在负责跑一个 A/B 测试，根据样本量计算测试需要跑 2 周。但是业务上的同事会每天关注测试结果，一周之后就观察到显著结果了，这时候他觉得既然结果已经显著了，就想让你停止测试，然后实施测试中的变化。由于业务上的同事对统计不是很熟悉，所以你该怎么用直白的语言来给他解释现在还不能停止实验呢？
考点：
多重检验问题
统计原理的通俗解释
解题思路：
其实这道题，我在第 7 节讲分析测试结果时就给出了一个类似的实践背景，由于在样本量还没有达到规定前不断查看结果，就会造成多重检验问题。而一旦出现多重检验，我们之前花费的功夫就会功亏一篑。所以在这道题中，你需要首先指出多重检验问题，接着说明出现的原因，以及可能造成的具体后果（得到假阳性的概率增大，实验结果不准确）。

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本文总结了A/B测试面试必知必会的相关知识点和解题思路。文章通过两个面试应用案例，深入讨论了A/B测试的应用场景和解决方法。第一个案例讨论了如何设计A/B测试来衡量新功能的推荐算法效果，强调了分离影响因素的重要性。第二个案例则探讨了新交互界面对用户点赞次数的影响，并引出了网络效应的影响。整篇文章突出了A/B测试的技术特点和解题思路，对准备面试或对A/B测试感兴趣的读者具有很高的参考价值。文章还强调了A/B测试在因果推断和量化改变带来的影响时的重要性。通过这些案例，读者可以更好地理解A/B测试的应用场景和解决方法。

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qinsi
辛普森悖论：去年新房成交5万套，均价3万每平方米，二手房成交1万套，均价1万每平方米；今年新房成交1万套，均价5万每平方米，二手房成交5万套，均价2万每平方米；自媒体：《今年房价比去年下跌6%》
作者回复: 标题党！
2021-01-07

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那时刻
请问老师，用历史数据建立起对北极星指标的时间序列模型，建立时间序列模型，有木有推荐的python或者R的库呢？
作者回复: 比较推荐Python的statsmodels: https://www.statsmodels.org/stable/tsa.html 和prophet: https://facebook.github.io/prophet/
2021-01-07

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Big~饼
老师好！请问历史数据建立北极星指标模型具体该怎么做？这块不是很理解。
2022-01-16

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Geek_456ab2
“用历史数据建立起对北极星指标的时间序列模型” 这个是不是DID方法
2023-09-21归属地：美国

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