-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
PROJECT_05_AB_TESTING.py
81 lines (58 loc) · 2.64 KB
/
PROJECT_05_AB_TESTING.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
###########################################
# AB Testing for Facebook Bidding Strategies
############################################
# soru: müşterimiz mevcut iki teklif verme türünden hangisini tercih etmeli, hangisinden
# daha çok kazanç elde eder?
############################
# 1. Varsayım Kontrolü
############################
############################
# 1.1 Normallik Varsayımı
############################
# H0: Normal dağılım varsayımı sağlanmaktadır.
# H1:..sağlanmamaktadır.
import pandas as pd
from scipy.stats import shapiro
control = pd.read_excel("datasets/ab_testing_data.xlsx",
sheet_name="Control Group")
test = pd.read_excel("datasets/ab_testing_data.xlsx",
sheet_name="Test Group")
test_istatistigi, pvalue = shapiro(control["Purchase"])
print('Test İstatistiği = %.4f, p-değeri = %.4f' % (test_istatistigi, pvalue))
# p-value = 0.5891 --> H0 reddedilemez, varsayım sağlanır
test_istatistigi, pvalue = shapiro(test["Purchase"])
print('Test İstatistiği = %.4f, p-değeri = %.4f' % (test_istatistigi, pvalue))
# p-value = 0.1541 --> H0 reddedilemez, varsayım sağlanır
############################
# 1.2 Varyans Homojenligi Varsayımı
############################
# H0: Varyanslar Homojendir
# H1: Varyanslar Homojen Değildir
from scipy import stats
stats.levene(control["Purchase"],
test["Purchase"])
# p-value = 0.1082 --> H0 reddedilemez, varyanslar homojendir
############################
# 2. Hipotezin Uygulanması
############################
# H0: M1 = M2 (iki grup satın alma sayıları arasında ist ol.anl.fark yoktur.)
# H1: M1 != M2 (...vardır)
# varsayımlar sağlanıyor, bağımsız iki örneklem t testi(parametrik test) kullanacağız.
test_istatistigi, pvalue = stats.ttest_ind(control["Purchase"],
test["Purchase"],
equal_var=True)
print('Test İstatistiği = %.4f, p-değeri = %.4f' % (test_istatistigi, pvalue))
# p-value = 0.3493 --> H0 reddedilemez,iki grup satın alma sayıları arasında ist ol.anl.fark yoktur.
# Görselleştirme
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
control = pd.read_excel("datasets/ab_testing_data.xlsx",
sheet_name="Control Group")
test = pd.read_excel("datasets/ab_testing_data.xlsx",
sheet_name="Test Group")
control["Group"] = "Control"
test["Group"] = "Test"
Data = pd.concat([control, test], ignore_index=True)
sns.boxplot(x="Group", y="Purchase", data=Data)
plt.show()