Matemáticas detrás de las pruebas multivariadas para la optimización del sitio web

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Estoy buscando recursos teóricos (libros, tutoriales, etc.) para aprender a hacer inferencias estadísticas sólidas dadas (un montón) de datos de conversión de sitios web multivariados.

Estoy detrás de las matemáticas involucradas, y no puedo encontrar nada bueno que no sea de marketing en la web. El tipo de preguntas que quiero responder: ¿cuánto impacto tiene una sola variable (por ejemplo, el color del texto)? ¿Cuál es la correlación entre las variables? ¿Qué tipo de distribución se utiliza para el modelado (gaussiano, binomial, etc.)? Cuando se utilizan estadísticas para analizar resultados, ¿qué se debe considerar como una variable aleatoria? ¿El elemento de página web que obtiene diferentes variaciones o el resultado binario de conversión o no conversión de una impresión?

Hay mucha información sobre los diferentes métodos de prueba de optimización de sitios web y sus ventajas \ trampas, mucha información sobre estadísticas multivariadas en general, ¿conocen recursos que discutan estadísticas técnicas en este contexto específico de optimización de sitios web ?

Gracias por cualquier información!

globulo
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Estoy lidiando con problemas más o menos similares en mi trabajo diario en vivo. Incluso empujar las pruebas de ab simples más allá de esas métricas binarias fáciles de cursar y hacerlas utilizables en un entorno comercial solo fue posible primero estudiando métodos estadísticos independientes del área de aplicación y ENTONCES, ahora armado con la mentalidad correcta, aplique estos métodos a la web . Que yo sepa, no existe tal libro, pero supongo que sería un éxito de ventas. Buena suerte !
steffen

Respuestas:

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Esta página de Microsoft tiene bastantes recursos.

Le sugiero que lea al menos este documento de la página: " Experimentos controlados en la Web: Encuesta y guía práctica " . Le dará un punto de partida sobre las métricas para medir y transmitir, cosas a considerar para experimentos en línea (incluido el diseño elementos de páginas web), y las estadísticas relacionadas.

¡Disfrutar! -Alabama

Al R.
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(+1) buenos recursos. Especialmente Kohavi hizo un gran trabajo escribiendo sobre la optimización que realizó en Amazon.
steffen
¡Buena cosa! Muchas gracias, definitivamente un recurso valioso.
bloodcell
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Estas notas de las conferencias tratan más sobre la optimización de la publicidad en línea que sobre la optimización de un sitio web, pero las referencias allí (especialmente la lección 6) pueden orientarlo en la dirección correcta.

http://www.stanford.edu/class/msande239/

Espero que ayude.

usuario765195
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