Categoria: statistica

Il test delle ipotesi: come stabilire se un risultato è dovuto al caso

Abbiamo due title tag in A/B test su una pagina prodotto. La variante A genera 127 clic su 4.000 impression (CTR 3,17%), la variante B 152 clic su 4.000 impression (CTR 3,80%). Una differenza di 25 clic in più. È un risultato reale o semplice rumore del campione?

Domande come questa — questa differenza è dovuta al caso? — nascono in continuazione in ogni attività basata su dati. Il test delle ipotesi è la procedura statistica che ci permette di rispondere con metodo, distinguendo i risultati dovuti a un fenomeno reale da quelli che sono soltanto effetto del caso.

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La distribuzione normale, lo z-score e la tabella z

Il concetto di distribuzione normale è uno degli elementi chiave nel campo delle ricerche statistiche. Molto spesso infatti i dati che raccogliamo mostrano delle caratteristiche tipiche, talmente tipiche da chiamare la distribuzione risultante semplicemente… “normale”.
In questo post vedremo le caratteristiche di questa distribuzione, oltre a sfiorare qualche altro concetto di notevole importanza come:

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Deviazione standard e CV: quando la media da sola inganna (casi pratici SEO)

Le misure di variabilità sono utilizzate per descrivere il grado di variabilità delle osservazioni rispetto ad un indice di tendenza centrale.

In altri termini, le misure di variabilità consentono di valutare la dispersione dei dati attorno ad un valore centrale, che può essere rappresentato ad esempio dalla media o dalla mediana. Esse forniscono informazioni preziose sulla distribuzione dei dati, permettendo di ottenere una migliore comprensione del fenomeno osservato.

Le tecniche per misurare la variabilità di insiemi di dati sono numerose.
Tra queste, le più note (e più utilizzate) sono:

Visualizzeremo graficamente i concetti acquisiti di tendenza centrale e dispersione ritornando a parlare di asimmetria e introducendo il concetto di curtosi.

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Media, mediana o moda? Quale indice di posizione usare (e quando sbagliare)

Le misure di posizione, o indici di posizione, o anche misure di tendenza centrale, sono valori che sintetizzano la posizione di una distribuzione statistica, fornendo un valore che ne riassume gli aspetti ritenuti più importanti. In questa breve discussione vedremo alcuni degli indici più comuni e di uso pratico, quali le varie tipologie di media, la mediana, i quartili e i percentili.

Gli argomenti trattati
  1. Le misure di tendenza centrale
  2. La media aritmetica
  3. La media di dati raggruppati
  4. La media ponderata
  5. La media geometrica
  6. La media armonica
  7. La media troncata
  8. Un caso pratico SEO: media o mediana per le sessioni?
  9. Prova tu
  10. La mediana
  11. La moda
  12. Relazione tra media, mediana e moda
  13. Quartili, decili e percentili
  14. Uno sguardo d'insieme: gli utilissimi 5 numeri
  15. Aiutiamoci con un grafico furbo: il box-plot 
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Distribuzione di Poisson: prevedere lead, click e anomalie (con R e Python)

La distribuzione di Poisson è una distribuzione di probabilità discreta che descrive il numero di eventi in un intervallo di tempo o in un’area fissi.

La distribuzione di Poisson è utile per misurare quanti eventi possono accadere durante un dato orizzonte temporale, come ad esempio il numero dei clienti che entreranno in un negozio durante la prossima ora, oppure il numero di pageviews su di un sito web nel prossimo minuto, e via dicendo…

La distribuzione di Poisson: Siméon-Denis Poisson
Siméon-Denis Poisson

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