В этот раз будем решать задачу оценки изменений. Сделали новый сайт, изменили технологию, провели опрос. Это все хорошо, но как оценить отличия? Достигнутые показатели - это результат нашей деятельности или воля случая и мы ошибаемся? Ответы на данные вопросы можно получить проведя A/B тест, а на все остальное есть mastercard. Задача снова взята с DataCamp. И так, некая компания провела редизайн сайта. Конечно сразу никто не решился обновить сайт целиком и безвозвратно. Поэтому все изменения вводились постепенно...

Имеем уравнение регрессии, полученное на предыдущем занятии (https://dzen.ru/media/id/6230a6775dd3d039bd69cb6d/chast-1-mnojestvennaia-regressiia-v-excel-63b459147a5b092ebffe32a7): Так же были построены графики зависимостей квадратов остатков от величин Х1 и Х2 По расположению точек на графике можем предположить случайное рассеивание, т. е. квадраты остатков не зависят от величин Х1 и Х2 Проведем тест Бреуша-Пагана на наличие гетероскедастичности в модели. (гетероскедастичность – непостоянство дисперсий остатков случайных отклонений) Нулевая гипотеза теста: остатки в модели гомоскедастичны...