Bayesovské výsledky

Bayesovská polovina modeluje konverzní poměr každé varianty jako rozdělení, ne jako bod, počínaje rovnoměrným priorem, který nic nepředpokládá, a aktualizuje jej tím, co se skutečně pozorovalo. Z těchto rozdělení reportuje pravděpodobnost, že je každá varianta nejlepší z testovaných, očekávanou cenu za špatnou volbu a věrohodný interval na variantu.

Počítá se pro každý experiment, ne jako alternativní režim, do kterého se musíte sami přihlásit. Obě poloviny jsou na stejné obrazovce, protože odpovídají na jiné otázky a lidé potřebují obě: pravděpodobnost se snáz použije k jednání, p-hodnota se snáz obhájí.

Pravděpodobnosti vycházejí z opakovaného vzorkování posteriorů a počítání, jak často každá varianta vyjde napřed. Jeden detail váží víc, než vypadá: vzorkování je nasazeno ze samotných dat, takže stejné počty vždy dají stejnou odpověď. Bez toho by obnovení stránky pokaždé trochu pohnulo pravděpodobností, a číslo, které se mění, když se nic nezměnilo, je číslo, kterému nikdo nevěří.

Stejně jako frekventistická polovina popisuje tohle proces konvertoval, nebo nekonvertoval, takže se počítá pro konverze. Výnos na session není ten typ veličiny a konzole to reportuje jako nedostupné, místo aby sloupec něčím vyplnila.