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自适应A/B测试 — 自适应A/B测试

自适应A/B测试是一种实验设计，它在实验进行过程中动态地将流量或参与者重新分配给表现更好的变体，而不是将分配固定到实验结束。它借鉴了多臂老虎机算法，如汤普森抽样（Thompson Sampling）或上限置信区间（Upper Confidence Bound, UCB），平衡了对不确定变体的探索和对已显示出优越性能变体的利用，通常在产生有效推断结论的同时，获得更高的总体结果。

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方法图谱

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自适应A/B测试

AB设计自适应实验阻塞 A/B 测试阶乘 A/B 测试多臂实验随机对照试验 (RCT)簇随机 A/B 测试交叉 A/B 测试试点 A/B 测试单盲A/B测试

来源

Russo, D., Van Roy, B., Kazerouni, A., Osband, I., & Wen, Z. (2018). A Tutorial on Thompson Sampling. Foundations and Trends in Machine Learning, 11(1), 1–96. DOI: 10.1561/2200000070 ↗
Offer-Westort, M., Coppock, A., & Green, D. P. (2021). Adaptive Experimental Design: Prospects and Applications in Political Science. American Journal of Political Science, 65(4), 826–844. DOI: 10.1111/ajps.12597 ↗

如何引用本页

ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive A/B Testing. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/experimental-design/adaptive-ab-test

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被引用于

簇随机 A/B 测试交叉 A/B 测试阶乘 A/B 测试试点 A/B 测试单盲A/B测试

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