变体1和变体5（请参见下文）的转化率均低于原始版本，但都被标记为更有可能胜过原始版本。
我看到错误了吗？如果不是，那么有人可以阐明这个“超出原始值的概率”是如何计算的吗？谢谢。
原版的
2071次实验
1,055次转换
50.94％转化率
0％比较原始
0.0％胜过原版的机率
变化2
1,028次实验
541次转换
52.63％转化率
3％比较原始
胜过原版的概率为69.2％
变化4
1,786次实验
914次转换
51.18％转换率
0％比较原始
61.7％的股票胜过原始股票的概率
变体1
523次实验
258次转换
49.33％转换率
-3％与原始的相比
58.0％胜过原版的可能性
变化5
837次实验
423次转换
50.54％转化率
-1％比较原始
53.2％胜过原版的机率
变化3
517次实验
242次转换
46.81％转换率
-8％与原始的相比
44.0％胜过原版的机率
最佳答案
将等式放在这里并不是任何基本或容易的计算。 Google实验的计算基于多臂匪徒的“问题”。
这是一个概念，它描述了您想要以最大程度地获得奖励的方式进行实验的任何情况
完整说明可在Google文档中找到-此处：
https://support.google.com/analytics/answer/2844870?hl=en
基于多臂匪的实验通常比基于统计假设检验的“经典” A-B实验效率更高。它们在统计上同样有效，而且在许多情况下，它们可以更快地得出答案。
它们之所以更有效率，是因为它们将流量逐步吸引到了各种变化上，而不是强迫您在实验结束之前等待“最终答案”。
它们之所以更快，是因为可以将原本会明显变差的样本分配给潜在的获胜者。在高性能变体上收集的额外数据可以帮助更快地将“好”臂与“最好”臂分开。
计算示例在这里：https://support.google.com/analytics/answer/2846882
希望它能帮助您更多地了解Google如何计算获胜者。
关于google-analytics - 在Google Analytics(分析)实验中，为什么“胜过原始文档的概率”似乎与转换率相矛盾？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/23132781/