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今回対象となる論文
Non-stationary A/B Tests (KDD 2022)
Yuhang Wu, Zeyu Zheng+
University of California, Berkeley と Amazon の混成チーム
要旨
A/Bテストの対象となるmetricsが、定常性を満たさない場合に、
A/Bテストの推定値の分散が大きくなるケースがある。
非定常であるmetricsに対して、A/Bテストの推定値の分散を
低減させる方法を提案
KDD22 関連有志読み会 / Non-stationary A/B Tests 3