MDE: минимально различимый эффект
// Условие
Обратная задача A/B-теста: у тебя есть размер выборки — посчитай, какой минимальный эффект (MDE) твой тест способен задетектировать с заданными alpha и power.
Что нужно
Для каждого эксперимента из df посчитай MDE по формуле для бинарной метрики (CR):
z_alpha = norm.ppf(1 - alpha/2) # two-sided z_beta = norm.ppf(power) sigma = sqrt(2 * p * (1-p) / n_per_group) mde_abs = (z_alpha + z_beta) * sigma mde_rel = mde_abs / p # относительный, например 0.13 = 13% liftВернуть DataFrame с оригинальными колонками плюс
mde_abs (float, round 5) и mde_rel (float, round 4). Сортировка по mde_rel desc.
// Данные
df:
experiment_name, baseline_cr, n_per_group, alpha, power// Решение
🔒
Решение, подсказки и автопроверка этой задачи — по подписке Premium. Вместе с ней открываются все премиум-задачи трёх тренажёров: SQL, pandas и A/B.
★ Открыть Premium