Calculadora de comparación A/B bayesiana
Compare dos tasas de conversión binómicas utilizando beta posteros independientes y una probabilidad de superioridad de suma definitiva exacta.
SU CÁLCULO
Resultado
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Pasos del cálculo
Trabaje a través de un paso a la vez o revele el cálculo completo. Los pasos utilizan sus entradas actuales.
Cómo calcular
Actualizar las dos distribuciones beta independientes y mantener la probabilidad posterior diferente de un valor p-valor frecuente.
Posterior A=Beta(α+sA,β+nA−sA), similarly B; evaluate P(pA>pB) with the integer-alpha beta-function sum
Ejemplo resuelto
La igualdad de los cargos de prueba / conversión e igualdad de antecedentes dan P(pA>pB)=0.5 por simetría, incluyendo cero conversiones observadas.
Suposiciones y detalles de entrada
Las Conversiones no pueden superar los ensayos. Compartido entre los principales de beta, observaciones independientes de Bernoulli y no hay parada / control opcional para las métricas repetidas. Los intervalos creíbles son de 95% intervalos de cola-equal marginales; no hay elevación causal, umbral de decisión o garantía de conversión futura.
Referencias: Evan Miller: fórmulas de superioridad beta exacta
Usando esta calculadora
¿Puedo entrar en mi propio problema?
Sí. Sustitúyase los valores de ejemplo por sus propias entradas. El resultado, los pasos de cálculo, los cuadros y los diagramas aplicables se actualizan a partir de esos insumos. Los valores blanks o inválidos despejan el resultado; los valores de ejemplo nunca se sustituyen silenciosamente por los insumos que faltan.
¿Los resultados son exactos?
Los resultados utilizan la aritmética de un punto flotante y se muestran redondeados. Leer la fórmula, suposiciones y cualquier precisión de los datos antes de interpretar el resultado.
¿Mi entrada está cargada?
El cálculo se ejecuta en su navegador. No se requiere cuenta, carga de archivos o servicio AI externo. Las entradas no se guardan entre recargas de página.
Compare dos proporciones de conversión, la diferencia de puntos de interés, el elevador relativo, una estadística de z agrupada y un intervalo de aproximación claramente etiquetado.
Calcular beta CDF, densidad, media y varianza para dos parámetros de forma positiva.
Calcular precisión, recuerdo, especificidad, F 1, precisión, precisión equilibrada y MCC a partir de una tabla de conteo de la clase positiva declarada.
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