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对 A/B 实验进行分析并得出可靠结论——包括样本量计算、最小可检测效应（MDE）分析、双比例显著性检验及置信区间评估，同时检查可能伪造“胜利”结果的陷阱（如中途窥视、样本比例失衡、多重比较问题）。适用于以下场景：当有人询问“这个测试是否显著”、“B 版本是否胜出”、“实验应运行多久”、“需要多少样本量”，或展示实验结果并询问是否应上线时。 **不适用于**记录和整理机器学习训练过程（请使用实验追踪工具）；对于非随机化实验的因果推断问题，请使用因果推断方法；对于一般的漏斗或指标分析，请使用漏斗分析或产品分析工具。

模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-14 09:03）：对 A/B 实验进行分析并得出可靠结论——包括样本量计算、最小可检测效应（MDE）分析、双比例显著性检验及置信区间评估，同时检查可能伪造“胜利”结果的陷阱（如中途窥视、样本比例失衡、多重比较问题）
这是模型对公开材料的总结，不是官方声明，请以原链内容为准。

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版本	存档时间	内容哈希	内容
v1	2026-11-14 09:02	177f4e0f	可取

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