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Desafío: Segunda prueba T | Prueba T
El Arte del A/B Testing
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Contenido del Curso

El Arte del A/B Testing

El Arte del A/B Testing

1. ¿Qué es la prueba A/B?
2. Verificación de Normalidad
3. Variaciones en las Pruebas A/B
4. Prueba T
5. U-Test

bookDesafío: Segunda prueba T

Tarea
test

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Su tarea consiste en realizar una prueba t. Recuerde que la distribución en la columna "Clic" tiene una distribución normal en ambos conjuntos de datos. Además, existe una diferencia estadísticamente significativa entre las varianzas. Ahora es el momento de averiguar si hay pruebas estadísticas de que las medias de las dos muestras son iguales.

Recuerde esto: Aquí no estamos haciendo la prueba T habitual, sino una modificación de la prueba T de Welch. Para muestras con diferentes varianzas, es necesario especificar un parámetro adicional equal_var=False en la función ttest_ind(). Esto conducirá al uso de una modificación de la prueba Welch T, que está diseñada para trabajar con muestras con diferentes varianzas.

    1. Calcule los valores medios.
    1. Realice una prueba T.
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¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 4. Capítulo 3
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Recuerde esto: Aquí no estamos haciendo la prueba T habitual, sino una modificación de la prueba T de Welch. Para muestras con diferentes varianzas, es necesario especificar un parámetro adicional equal_var=False en la función ttest_ind(). Esto conducirá al uso de una modificación de la prueba Welch T, que está diseñada para trabajar con muestras con diferentes varianzas.

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Recuerde esto: Aquí no estamos haciendo la prueba T habitual, sino una modificación de la prueba T de Welch. Para muestras con diferentes varianzas, es necesario especificar un parámetro adicional equal_var=False en la función ttest_ind(). Esto conducirá al uso de una modificación de la prueba Welch T, que está diseñada para trabajar con muestras con diferentes varianzas.

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Recuerde esto: Aquí no estamos haciendo la prueba T habitual, sino una modificación de la prueba T de Welch. Para muestras con diferentes varianzas, es necesario especificar un parámetro adicional equal_var=False en la función ttest_ind(). Esto conducirá al uso de una modificación de la prueba Welch T, que está diseñada para trabajar con muestras con diferentes varianzas.

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