统计检验

«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

【背景】 做了三年数据分析与指标体系，我见过至少四家团队（包括自己前东家）在 A/B 实验的"判定节奏"上完全是靠手感： - 实验上线后，数据同学每天早上刷一次看板； - 某天看到 p 值 < 0.05，群里喊一声"显著了，可以推全量"；

背景 我们是一个 B 端 SaaS（React 18 + Vite，约 300 路由），发布走灰度：5% → 20% → 50% → 100%，每档观察 30 分钟。目前的自动回滚条件只有两条： 1. 灰度组 JS 错误率（按 UV 去重）