A/B测试

A/B测试模型帮助塑造了我们目前所知的网络世界，但日益复杂的在线平台开始暴露出了A/B测试方法的局限性。斯坦福商学院的研究者们通过大量合作和研究，试图超越传统的拆分测试，并突破线上和线下实验设计和分析的可能性界限。

A/B测试的根本问题是“我们需要以牺牲机会成本为代价来获取知识。斯坦福商学院副教授Mohsen Bayati与同事一起着手研究了是否可以提高这些测试的效率并降低机会成本。在一篇新论文中，他们发现有一种被称为“多臂老虎机”的试验策略可以在多选项的试验中简化测试过程，但仍然能够产生决定性的结果。