Записки Ппилифа

Ээээксперименты Решил в этом семестре немного по экспериментировать, очень попросил отдать мне на растерзание на Вышкинском Экономе всех, кто уже слушал машинное обучение и им не хочется проходить курс классического анализа данных, и устроил им спец-курс по эээээкспериментам. Вроде даже вышло неплохо. Рассказывал впервые в таком сеттинге, поэтому есть прям кусочки, которые проседают. Например, вывод распределения квантилей. Но в целом, вышло даже неплохо. Вот плейлист с контентом и конспект, который в итоге вышел. 1. Что такое АБ-тест: ATE, SUTVA [youtube] 2. ITT, гиперпараметры АБ-теста [youtube] 3. Рисуем для АБ Roc-кривые, проклятье победителя [youtube] 4. Древо метрик, ломаем Z-тест: NPS, конечная генеральная совокупность [youtube] 5. Дельта-метод, асимптотическое распределение квантилей [youtube] 6. Метрики отношения [youtube] 7. АБ-тест в виде линейной регрессии, FWL-теорема [youtube] 8. CUPED и CUPAC [youtube] 9. Стратификация, propnsity score и мэтчинг [youtube] 10. Uplift-моделирование [youtube] Очень хотел сделать под каждую лекцию практику, но контест и я сейчас не тянем нагрузку. Придется отложить до следующего раза :) Я целенаправленно не уходил в методы и оставался в асимптотике, так как была только половинка семестра. По методам есть прям лекции вот тут. Я поленился привязать ко всем видосам конспекты, надо натравить на это Клода, но все видео должны быть доступны по ссылкам. В Casual Inference тоже особо не залезал, потому что всё эндогенно и я в него не верю :3