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最小预期提升决定实验的业务价值门槛
内容
最小预期提升（MDE）是做实验前先设定的心理门槛——只有当检测到的效果差异超过这个百分比，才认为实验组方案有实际业务价值、值得全量上线。MDE不是统计上算出来的，而是业务上事先拍板的，它直接决定了后续样本量计算的输入，本质上是把”多大的提升才算有意义”这个业务判断显式化，而不是等实验做完看着数字临时拍脑袋。
参考来源
- 位置：《数据科学工程实践》第7章《如何比较两个策略的效果》"7.3 A/B实验应用步骤·估计最小预期提升"一节（源文件：_epub-src/OEBPS/Text/part0040.xhtml）
- 结论依据：原文明确"最小预期提升（MDE）是指在实验前需要确定的实验预期提升的百分比，最小预期提升用于衡量一个实验到底有没有实际价值，只有当实验检测到的效果差异在MDE的标准之上时，我们才认为实验组的方案有实际价值，而最小样本量也是基于MDE计算的"。
- 原始内容：在进行A/B实验之前，我们需要建立一个心理预期，比如当实验组比对照组至少提升2%的效果时，才认为实验组的方案有实际价值，若没达到预期提升，实验组方案就不值得被采纳。最小预期提升（MDE）是指在实验前需要确定的实验预期提升的百分比，最小预期提升用于衡量一个实验到底有没有实际价值……而最小样本量也是基于MDE计算的。