我是一名软件设计师，我正在为客户开发一个项目，我想确保我的分析在统计上是合理的。
考虑以下情况： 我们有n 个广告（n < 10），我们只想知道哪个广告效果最好。 我们的广告服务器将随机投放其中一个广告。成功就是用户点击了广告——我们的服务器会跟踪这一点。
给定：置信区间：95%
问题：估计的样本量是多少？（我们必须投放多少广告），为什么？（记住我是个假人）
谢谢
确定一组广告中哪个广告的点击率最高所需的样本量
机器算法验证
方差分析
样本量
t检验
经验法则
2022-03-30 04:47:38
1个回答
您可能想要的测试是Fisher 的精确测试。不幸的是，考虑到可能非常低的点击率和较小的预期效果大小，您将需要巨大的 N 才能达到您想要的置信区间。假设您的最佳广告的“真实”点击率是 0.11，而次佳广告的点击率是 0.1。此外，假设您希望错误地拒绝原假设（两个广告之间没有差异）的概率小于 0.20。如果是这样，您将需要一个大约 10,000 的 N。
> library(statmod)
> power.fisher.test(.1,.11,20000,20000,.05)
[1] 0.84
正如评论者所建议的那样，您可能不应该关心广告效果的 10% 差异。对于较大的差异，样本的必要大小会迅速减小。
> power.fisher.test(.1,.2,200,200,.05)
[1] 0.785
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