統計学の時間 統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。「Step1. 基礎編」は、大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定®2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。最後まで読み進めることで、統計検定®2級に合格できる力がつくことを目標にしています。 学習ページは、数式ばかりではなく具体例を多数掲載し、はじめて統計学を学ぶ方にもイメージしやすい内容になっています。学習ページで勉強した後は、練習問題で腕試しができます。練習問題のすぐ下に解説を掲載していますので、理解度をすぐに確認することができます。 一通り勉強して知識が身に着いたら、実際に統計検定®を受験するのがオススメです。 統計WEBでは、統計検定®の受験者を応援しています！ ※統計WEBを使って統計検定®に合格された方の『合格者の声』をブログに掲載しています。こちらからご覧ください。 Step0. 初級編 1. デー
こういう状況を考える 広告 A と広告 B で CVR（コンバージョンレート）に差があるかテストしたい。しかも仮説検定をやりたい。 A/Bテストに長い時間をかけるのは無駄だからやめたい（リスティング広告でやってはいけない8つの施策 | スポンサードサーチ再入門 | Web担当者Forum） 一方で一定のクリック数がなくては判断できない（Sexyなリスティング広告プレイヤーになるために…、スライドを公開します。 | SEM-LABO） では、結局一定のクリック数っていくつあればいいの？ R で計算してみる。 用意するもの： 有意水準（α） 検出力（1-β） 広告 A の経験的 CVR 広告 B の期待される CVR ↑これらについては後で説明する。 CVR は CTR（クリック率）と読み替えてもらってもかまわない。なにかをなにかで割った「割合」なら同じように考えて問題ない。 広告 A という
（訳者注: 検定手法について、この記事には一部内容が古い部分があります。Optimizelyは現在、両側検定を採用し、独自開発したより精度の高い統計手法(Stats Engine)でテスト結果を表示しています。Stats Engineに関する記事: 日本語 ・ 英語 ） 私たちがSumAllでA/Bテストを一斉にスタートさせて6ヶ月が経ち、あまりよくない結末を迎えました。それは勝算があるとした結果のほとんどが新規ユーザーの獲得改善にはつながらなかったことです。それどころか、私たちは失敗したのです。そして私の一番の責任はユーザー獲得の増加であるということを考えると、本当に最悪の状況でした。私にとっても、私のキャリアにとっても、そしてSumAllにとっても。 過去に A/BテストとWebサイト･パーソナライゼーションの会社 に勤めていた経験から（はっきり言うとMonetateはOptimize
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