A B ensayos en Python o R

Question

A B prueba:

http://20bits.com/articles/Statistical-Analysis-and-AB-Testing/

http://Elem.com/~btilly/Effective-AB-Testing/

No estoy demasiado familiarizado con un / B probando, pero me estaba preguntando si había cualquier paquetes específicas y las bibliotecas en R o en Python que puede utilizarse para realizar A prueba B.

Answer 1

Seguro, para que python y R, hay un par de interesantes y útiles paquetes o bibliotecas.

En primer lugar, para python, te recomiendo la lectura de este StackOverflow Respuesta dirigida a una pregunta acerca de las Pruebas a/B en Python/Django. Es una página de la tesis de Maestría sobre el tema.

Akoha es bastante reciente (un poco más de un año de edad) paquete dirigido a AB Pruebas en Django. No he utilizado este paquete, pero al parecer es el más ampliamente utilizado Django paquete de este tipo (basado en el número de descargas). Está disponible en bitbucket.

Django-AB es el otro paquete Django soy consciente de y el único que he utilizado.

Como se podría esperar de Paquetes para apoyar un marco web, cada uno aporta un micro-framework para la instalación, configurar, realizar y registrar los resultados de AB Pruebas. Como era de esperar, ambos trabajan por d*ynamically de conmutación de la (django) plantilla* (esqueleto html de la página)se hace referencia en el views.py archivo.

Para R, recomiendo la agricolae Paquete, creadas y mantenidas por una Universidad en el Perú. disponible en CRAN. Esto es parte de la central de distribución. (Ver también agridat, que se compone de muy útil conjuntos de datos a partir completado AB y multi-variable de pruebas).

Por lo que yo sé, y me he referido a la agricolae documentación bastante un par de veces, aplicaciones web o de los sitios web nunca menciona como la prueba/analítico tema. Desde el nombre del paquete, se puede decir que el dominio es la agricultura, pero la analogía con las pruebas en la Web es casi perfecta. Este paquete se complementa muy bien los dos Django paquetes porque agricolae se dirige al principio (diseño de la prueba y el establecimiento de éxito/criterio de parada) y el final (análisis de resultados) de la AB flujo de trabajo de Prueba.

Answer 2

Dependiendo del enfoque que quiere llevar a los sujetos, a continuación se ofrecen dos alternativas. La primera es la tradicional de Chi-Cuadrado Pruebas para Dividir las Pruebas y el segundo es un enfoque Bayesiano para dividir las pruebas. Dependiendo de su organización y las partes interesadas de los requisitos para el análisis, que bien podría hacer tanto si usted tiene los datos.

Chi-Cuadrado de la Prueba (Tradicional) A/B Testing con Python: http://okomestudio.net/biboroku/?p=2375

Bayesiano Pruebas a/B con Python: http://www.bayesianwitch.com/blog/2014/bayesian_ab_test.html