ベイズ的A/B比較
独立したベータ事後分布と厳密な有限和を使い、2つの成約率と優位確率を比較します。
計算結果
結果
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計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
2つの独立したベータ分布を更新し、頻度主義のp値とは異なる事後確率を維持する。
Posterior A=Beta(α+sA,β+nA−sA), similarly B; evaluate P(pA>pB) with the integer-alpha beta-function sum
計算例
等しい試行錯誤と変換数、および等しい事前条件は、観測された変換ゼロを含む対称性によりP(pA>pB)=0.5になる。
前提条件と入力上の注意
転向は試練を超えることはできない。整数β事前情報を共有し、独立したベルヌーイの観測値と、繰り返しメトリックのオプションの阻止/制御はありません。信頼できる間隔は、限界95%等尾間隔であり、因果律、決定しきい値、または将来の変換保証はない。
参考資料： エヴァン・ミラー: 正確なベータ優位性の公式
このツールの使い方
自分の値を入力できますか？
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか？
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか？
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
2つの成約率、パーセントポイント差、相対改善率、プールしたz統計量、正規近似と明示した区間を比較します。
正の2つの形状パラメータから、ベータ分布の累積分布、密度、平均、分散を求めます。
陽性クラスを明示した件数表から、適合率、再現率、特異度、F1、正解率、均衡正解率、MCCを求めます。
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