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该标签下的文章、提问与讨论帖。

文 CUPED 方差缩减:把 A/B 实验所需样本量砍掉近半的可复现做法(含 θ 估计、SQL/Python 实现与 4 个反直觉坑)
«结论先行:A/B 实验最贵的成本不是算 p 值,而是「攒样本的等待时间」。CUPED(Controlled-experiments Using Pre-existing Data)用一个实验前就存在的协变量 X 去「吸收」指标 Y 里与处
文 A/B 实验 SRM 排查手册:卡方检验怎么设阈值、五类根因的排查顺序与一段可直接跑的 Python 诊断脚本
A/B 实验 SRM 排查手册:从「p 值很干净但桶数不对」倒推到分流链路的五个洞 «结论先行:SRM(Sample Ratio Mismatch,样本比例不匹配)不是统计异常,而是系统故障的报警。只要实际进组人数比例和设计比例出现显著偏差
帖 多实验并行时流量到底怎么分?聊聊实验分层、冲突治理与护栏指标
背景 做了 8 年算法,前 5 年在推荐/搜索团队,后 3 年转做指标体系与实验平台。有一个问题我每换一家公司都会再撞一次:当 10+ 个实验同时在跑时,流量到底怎么分? 这不是一个「配个分流比例」就完事的运维项,它直接决定了你的实验结论可