Статистичні підходи до перевірки гіпотез: частотна та баєсова методології

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимощук, Оксана Леонідівна
dc.contributor.authorВасиленко, Поліна Сергіївна
dc.date.accessioned2025-09-23T12:30:38Z
dc.date.available2025-09-23T12:30:38Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна робота містить 118 с., 7 табл., 28 рис., 2 дод., 13 джерел. Об’єктом дослідження є процес прийняття рішень за результатами A/B тестування. Предметом дослідження виступають статистичні підходи до перевірки гіпотез, зокрема частотна та баєсова методології, а також вплив пріорної інформації на формування висновків. Метою роботи є емпіричне дослідження відмінностей між частотним і баєсовим підходами в контексті A/B тестування. Особливу увагу приділено впливу пріорних знань на точність і чутливість статистичних висновків, а також оцінці того, чи можна еквівалентно враховувати таку інформацію в межах класичних статистичних критеріїв. У ході роботи було реалізовано симуляційне середовище для експериментальної оцінки ефективності статистичних критеріїв. Змодельовано вплив різних типів пріорів на точність і чутливість баєсового аналізу, а також перевірено гіпотезу про можливість досягнення аналогічного ефекту в частотному аналізі шляхом додавання псевдоспостережень. Результати підтвердили, що баєсовий підхід може як зменшувати частоту помилок І роду, так і підвищувати ризик хибнопозитивних рішень при неправильному виборі пріору. Також показано, що вплив пріору у баєсовому аналізі може бути інтерпретований як структурна модифікація вибірки у частотному підході.
dc.description.abstractotherThe thesis contains 118 pages, 7 tables, 28 figures, 2 appendices, and 13 references. The object of the research is the decision-making process based on the results of A/B testing. The subject of the research is statistical hypothesis testing approaches, particularly frequentist and Bayesian methodologies, and the impact of prior information on the formation of conclusions. The aim of this study is to empirically investigate the differences between the frequentist and Bayesian approaches in the context of A/B testing. Special attention is given to the impact of prior knowledge on the accuracy and sensitivity of statistical conclusions, as well as to the evaluation of whether such information can be equivalently incorporated within classical statistical criteria. The work involved the development of a simulation environment for the experimental evaluation of the performance of statistical tests. The influence of different types of priors on the accuracy and sensitivity of Bayesian analysis was modeled. Additionally, the hypothesis was tested that a similar effect can be achieved in frequentist analysis by adding pseudo-observations. The results confirmed that the Bayesian approach can reduce the Type I error rate but also increase the risk of false positives if the prior is incorrectly specified. It was also shown that the influence of the prior in Bayesian analysis can be interpreted as a structural modification of the sample in the frequentist framework.
dc.format.extent118 с.
dc.identifier.citationВасиленко, П. С. Статистичні підходи до перевірки гіпотез: частотна та баєсова методології : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Василенко Поліна Сергіївна. – Київ, 2025. – 118 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76272
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjecta/b тестування
dc.subjectбаєсовий підхід
dc.subjectчастотний підхід
dc.subjectстатистичні критерії
dc.subjectперевірка гіпотез
dc.subjecta/b testing
dc.subjectbayesian approach
dc.subjectfrequentist approach
dc.subjectproduct experiments
dc.subjectstatistical tests
dc.subjectprior distributions
dc.titleСтатистичні підходи до перевірки гіпотез: частотна та баєсова методології
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Vasylenko_bakalavr.pdf
Розмір:
7.64 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи