「深度」AB测试中的因果推断——随机化分流
更新时间: Oct 17, 2020  作者:刘天神棋牌首页  来源:

编辑导语:在进行关键的产品决策时,我们会用到A/B测试,那到底怎么应用和推算这个模型?本文作者详细的介绍了在统计推断中对A/B模型的应用。

上一篇文章“「深度」A/B测试中的因果推断——潜在结果模型”中我们介绍了用于A/B测试因果推断的潜在结果模型,现在我们来看看在统计推断中如何应用这个模型,对试验的因果效果进行估计。

一、分流机制

天神棋牌首页前面我们说过,对于因果效果的估计,我们需要比较多个个体的实际观测到的潜在结果,其中一部分个体和另外一部分分别接受不同的处理,观测到不同的潜在结果。

假如我们有两个用户参与这个雾霾小试验:小强和小明,观测到如下的结果。

表面上来看,小强不戴口罩咳嗽 100 分钟,小明戴口罩也是咳嗽 100 分钟,我们也许就简单地得出一个结论:雾霾时戴口罩没有用,咳嗽不会少。

天神棋牌首页但是真实情况可能是:小强对雾霾的抵抗力比小明好很多,所以他不戴口罩咳嗽 100 分钟,戴口罩只咳嗽 10 分钟;而身体较弱的小明不戴口罩会咳嗽 200 分钟,戴口罩咳嗽 100 分钟。

那么真实的因果效果应该是戴口罩少咳嗽 100 分钟左右,我们从数据表面得出的戴口罩无用的结论是错误的。

上面给出的是一个只有两个个体的简单例子,如果参与试验的个体很多,同样可能出现这样的状况。

1. 问题出在哪里?

显然,个体之间是存在差异的,如果我们把抵抗力强的分派在一组,把抵抗力差的分派到另外一组,然后进行对比,结果就会和真实情况偏差很大,从而得出错误的结论。

问题的关键在于参与试验的用户进行分组的方法,也就是哪些用户观测到戴口罩的潜在结果,哪些用户观测到不戴口罩的潜在结果,这是对试验比较的结果影响很大的重要因素。

我们把这个分组的过程称为用户分流/分派机制

也就是说,多个个体参与试验并不足以保证我们进行有效的因果推断,我们必须掌握个体的分流机制这个关键信息或者对其进行有计划的控制。

分流机制和因果效果的定义没有关系,但是它是潜在结果模型应用过程中的关键一步,是决定效果估计准确性的重要因素。

我们通常需要在试验设计中选择一个好的分流方案,以使得因果效果的估计接近于它的定义,并且尽可能提升试验的统计功效。

因果效果是通过潜在结果(只能观测到其中一个)的比较来定义的,和实际接受到的处理无关。

但是,因为我们只能观测到一半的潜在结果,无法得知个体的因果效果,在评估因果效果时就存在一个因果推断的困难:数据缺失问题,个体没有接受到的处理所对应的潜在结果的数据是缺失的。

(责任编辑:天神棋牌首页)

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