ブログ更新頑張ります。目指せ週一。
読んだ本
サンプルサイズの決め方
2つの母平均の差の検定のサンプルサイズの計算方法を確認していました。
サンプルサイズの計算式をサクッと見るぐらいだったのでそんなに内容を理解できているわけではないので、詳細の理解はこれからの宿題になります。
統計学入門
t検定や仮設検定自体の確認で読んでました。だいぶ理解できるようになってきた気がするので、どこかでちゃんとアウトプットやっていきたい。
A/Bテスト実践ガイド
ここ最近ずっと読んでいる。これを読んでからA/Bテスト設計したかった。（今の所A/Aテストは成功しているので大丈夫であってほしいが。。。）
気になったやつ
Welchのt検定のやり方
調べているとWelchのt検定を行う前にF検定をしている記事がたまにあります。Welchのt検定自体が等分散性を前提にしていないのとF検定をしてさらにt検定すると多重検定になってない？と思いましたがあってそう。
結局Welchのt検定の方がStudentのt検定よりも頑健なので、t検定なら迷わずWelchの方で良いなという理解をしている。
あとscipy.stats.ttest_indでequal_var = Falseにしているので内部的に実行しているのはWelchのt検定なのにStudentのt検定の自由度をそのまま使っている人もいた。
MMMのOSS
LightweightMMMを実践データで使ってみた感想 - DMM inside
MMM(Marketing Mix Modeling)のOSSとかあるのか。
読みたい
ティール組織 ― マネジメントの常識を覆す次世代型組織の出現
現職のチームに似たものを感じるので何か得られるものがないか。
詳解システム・パフォーマンス
ISUCON出る予定なので。初手はISUCON本読んだ方がいいかもしれない。
解像度を上げる
事業に対する解像度を今以上にもっと上げないといけないなと思うので。
