Bayesscher A/B-Vergleich
Vergleichen Sie zwei binomiale Conversion-Raten mit unabhängigen Beta-Posteriors und eine genaue Finite-Summe-Überlegenheit Wahrscheinlichkeit.
IHRE BERECHNUNG
Ergebnis
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Rechenschritte
Gehen Sie die Schritte einzeln durch oder zeigen Sie die gesamte Berechnung an. Die Schritte verwenden Ihre aktuellen Eingaben.
Berechnungsmethode
Aktualisieren Sie die beiden unabhängigen Beta-Distributionen und halten Sie die hintere Wahrscheinlichkeit von einem frequentistischen p-Wert getrennt.
Posterior A=Beta(α+sA,β+nA−sA), similarly B; evaluate P(pA>pB) with the integer-alpha beta-function sum
Rechenbeispiel
Gleiche Test-/Umwandlungszahlen und gleiche Vorstrafen geben P(pA>pB)=0,5 durch Symmetrie an, einschließlich Null beobachteter Konvertierungen.
Annahmen und Hinweise zu den Eingaben
Konvertierungen dürfen die Versuche nicht überschreiten. Gemeinsame Integer-Beta-Vorlagen, unabhängige Bernoulli-Beobachtungen und keine optionale Stopp-/Kontrolle für wiederholte Metriken. Glaubbare Intervalle sind marginale 95% gleich-tail-Intervalle; kein kausaler Auftrieb, Entscheidungsschwelle oder zukünftige Umwandlungsgarantie.
Hinweise zum Rechner
Kann ich eigene Werte eingeben?
Ja. Ersetzen Sie die Beispielwerte durch Ihre eigenen Eingaben. Ergebnis, Rechenschritte, Tabellen und gegebenenfalls Diagramme werden entsprechend aktualisiert. Bei leeren oder ungültigen Eingaben wird das Ergebnis gelöscht. Fehlende Angaben werden niemals unbemerkt durch Beispielwerte ersetzt.
Sind die Ergebnisse exakt?
Die Ergebnisse beruhen auf Gleitkommaarithmetik und werden für die Anzeige gerundet. Beachten Sie die Formel, die Annahmen und die gegebenenfalls angegebene Datengenauigkeit.
Werden meine Eingaben hochgeladen?
Die Berechnung erfolgt in Ihrem Browser. Ein Benutzerkonto, Datei-Uploads oder ein externer KI-Dienst sind nicht erforderlich. Beim Neuladen der Seite werden die Eingaben zurückgesetzt.
Vergleichen Sie zwei Umrechnungsproportionen, Prozentpunktdifferenz, relativer Hub, eine gepoolte z-Statistik und ein klar gekennzeichnetes Normal-Annäherungsintervall.
Berechnen Beta CDF, Dichte, Mittelwert und Varianz für zwei positive Formparameter.
Berechnen Sie Präzision, Rückruf, Spezifität, F1, Genauigkeit, ausgewogene Genauigkeit und MCC aus einer erklärten Positiv-Klasse Zähltabelle.
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