这篇论文是在 Recursive Partitioning for Heterogeneous Casual Effects 的基础上加入了两个新元素: Trigger:对不同群体的treatment选择个性化阈值. E.g优惠券力度,红包金额 新的Node Penalty: 旨在增强模型generalization 论文 C. Tran and E. Zheleva, "Learning triggers for heterogeneous treatment effects," i
这篇是treatment effect估计相关的论文系列第一篇所以会啰嗦一点多给出点背景. 论文 Athey, S., and Imbens, G. 2016. Recursive partitioning for heterogeneous causal effects. Proceedings of the National Academy of Sciences. 背景 论文给出基于决策树估计实验对不同用户的不同影响.并提出Honest,variance Penalty算法旨在改进CART
CACE全称Compiler Average Casual Effect或者Local Average Treatment Effect.在观测数据中的应用需要和Instrument Variable结合来看,这里我们只讨论CACE的框架给随机AB实验提供的一些learning.你碰到过以下低实验渗透低的情况么? 新功能入口很深,多数进组用户并未真正使用新功能,在只能在用户层随机分流的条件下,如何计算新功能的收益 触达策略,在发送触达时进行随机分组,但触达过程存在损失,真正触达的用户占比很小,如
AB Test 介绍: https://vwo.com/ab-testing/ AB Test 的意义: 数据分析告诉我们要不要去做一件事情,ab 实验反馈告诉我们我们做得好不好,哪里有问题,以及衡量可以带来多少确定性的增长. 一.理论基础 1.中心极限定理: 大量相互独立的随机变量,其均值(或者和)的分布以正态分布为极限(意思就是当满足某些条件的时候,比如Sample Size比较大,采样次数区域无穷大的时候,就越接近正态分布).而这个定理amazing的地方在于,无论是什么分布的随机