Прогнозирование #

Байесовская оценка вероятности успеха для ранней остановки эксперимента.

Когда использовать прогноз #

Прогноз — это инструмент для досрочной остановки активного эксперимента, когда бизнес не может ждать полного набора выборки.

Типичный сценарий: Вы запланировали эксперимент на 3 недели, но бизнесу нужно решение быстрее. Запускаете на 1 неделю, загружаете промежуточные данные и получаете прогноз: с какой вероятностью эксперимент будет успешным, если довести его до конца.

Когда это полезно:

• Тяжёлые метрики требуют долгого набора выборки (недели/месяцы)
• Бизнес требует срочного решения
• Затраты или риски длительного эксперимента высоки

Важно: Прогноз — это компромисс между скоростью и надёжностью. Чем больше данных уже собрано, тем точнее прогноз.

Как работает прогноз #

Система использует байесовский подход с симуляцией продолжения эксперимента.

Шаг 1: Априорные распределения На основе текущих данных эксперимента строятся априорные (prior) распределения для метрик каждой группы.

Шаг 2: Симуляция Система симулирует тысячи сценариев продолжения эксперимента до целевой выборки, обновляя априорные распределения в постериорные (posterior).

Шаг 3: Вероятности Рассчитываются вероятности: P(эффект положителен), P(достигнет значимости), P(лучший вариант).

Золотое правило: Чем дольше идёт эксперимент, тем точнее априорные распределения и тем надёжнее прогноз. Прогноз на основе 10% выборки менее надёжен, чем на основе 70%.

Интерфейс прогнозирования #

Перейдите в Прогноз через навигацию после загрузки файла с промежуточными данными эксперимента.

Шаги:

1. Загрузите CSV-файл с текущими данными эксперимента (с группами variant)
2. Укажите целевую выборку (на какой размер планировался эксперимент)
3. Выберите уровень значимости α (обычно 0.05)
4. Если есть сегменты — выберите нужный для анализа
5. Нажмите "Запустить прогноз"

Система покажет таблицу с результатами для каждой метрики:

• Эффект (Δ) — оценка эффекта на основе текущих данных
• CI Low / CI Up — доверительный интервал эффекта на целевой выборке
• P(Δ>0) — вероятность положительного эффекта
• P(α) — вероятность достижения статистической значимости
• P(Top) — для ABC+, вероятность быть лучшим вариантом

Интерпретация результата #

P(Δ>0) > 90% и P(α) > 80%: Сильный сигнал успеха. Можно досрочно останавливать эксперимент и внедрять изменение.

P(Δ>0) = 75-90% и P(α) = 60-80%: Умеренный сигнал. Есть перспектива, но лучше подождать ещё данных или оценить бизнес-риски.

P(Δ>0) < 75% или P(α) < 50%: Слабый сигнал. Низкая вероятность успеха, даже если довести до конца. Можно досрочно останавливать и НЕ внедрять изменение.

Широкий доверительный интервал: Высокая неопределённость. Лучше продолжить эксперимент и набрать больше данных.

Ограничения прогноза #

Слишком ранний прогноз ненадёжен: Прогноз на основе < 30% выборки имеет высокую неопределённость. Дайте эксперименту набрать хотя бы треть запланированной выборки.

Эффект может быть нестабильным: Если метрика сильно колеблется день ото дня или эффект имеет краткосрочный характер (новизна), экстраполяция будет неточной.

Выбросы искажают оценку: Аномалии в текущих данных (технические сбои, праздничные дни) могут исказить прогноз.

Прогноз — не гарантия: Это вероятностная оценка, а не точное предсказание. Реальный результат может отличаться.

Используйте с умом: Прогноз — инструмент быстрого принятия решений при бизнес-ограничениях, но не замена полноценного A/B теста.