自变量是不良体验反馈，因变量是留存率，方法论是ABtest，二者相关性该注意什么?

在这个问题中，我们需要注意以下几个方面：

1. 确定变量的度量方式，即如何定义“不良体验反馈”和“留存率”，以及如何收集和记录数据。

2. 确认实验设计的合理性，包括确保两组实验被随机分配，避免潜在的混淆变量干扰。

3. 注意实验期间可能存在的外部因素，在实验前尽可能地识别和控制这些因素。

4. 对数据进行适当的分析，包括基本的描述性统计、均值比较和相关性分析等。

5. 根据数据结果来评估假设，确定是否需要调整或优化实验策略。

相关问题

计算不同自变量对因变量贡献率的方法是什么

计算不同自变量对因变量贡献率的方法通常是通过回归分析来实现。回归分析是一种统计方法，用来研究自变量与因变量之间的关系。在回归分析中，可以使用多元线性回归模型来描述因变量与多个自变量之间的关系。

在多元线性回归模型中，每个自变量都有一个回归系数，表示该自变量对因变量的影响大小。因此，可以通过计算每个自变量对应的回归系数绝对值与所有自变量回归系数绝对值之和的比例来得到该自变量对因变量贡献率的估计值。

另外，还可以通过方差分析（ANOVA）的方法来计算不同自变量对因变量的贡献率。方差分析是一种统计方法，用来分析因变量在不同组之间的差异。通过方差分析，可以计算每个自变量所解释的因变量方差的比例，从而得到该自变量对因变量贡献率的估计值。

数学上计算多元线性回归方程中自变量对因变量贡献率的方法是什么

计算多元线性回归方程中自变量对因变量贡献率的方法可以使用标准化回归系数（Standardized Regression Coefficients）或者偏回归系数（Partial Regression Coefficients）。

标准化回归系数表示当一个自变量在单位标准差变化时，因变量的变化量。它们可以通过将所有自变量和因变量都标准化为零均值和单位标准差来计算。标准化回归系数的绝对值大小可以用来比较各个自变量对因变量的影响力大小。

偏回归系数表示当一个自变量变化时，其他自变量保持不变时，因变量的变化量。在多元线性回归分析中，偏回归系数可以通过部分相关系数计算得出。

无论使用哪种方法，都需要对自变量和因变量进行标准化处理。这可以通过对每个变量减去其均值并除以其标准差来实现。