Edrilidad A/B profannir

Staddalladd A/B profannir svara "vinnur thessi afbrigddi?" Edrilidadddur tilraunapallur okkar svarar "fyrir hverja vinnur hun, hvenaaer og hvers vegna" a meddan vid honnum tilraunir sem ljukka hraaddarr og med staerkkari tollfraeddilegum maetti. Vid sameinnnum raaddtilgreiningu, omissleitt medferddararahrif og adlagghaaeff snidd til ad draga sem messta naeems ur tilraunum thinum.

Vid beitumCausal Machine Learningtil ad leysa floknar vidsskiiptaaskoranir.

Adferddafraeddi okkar felur i ser raaddtiilgreindar tilgattuprofannir sem draga ur lenggd tilraunna a meddan their vidhhalda tollfraeddillegri gillddi, [orsakaskogaadferdddir](/research#heterogeneous-treatment-effects) til ad greina hvaada vidhsskiptavinahopar njotta messt gottss af medferdddum, og netahrifagreining fyrir tilfellli tharrr sem notendur hafa ahrrif a hvern annnan. Fyrir markkaddstorg og samfelagsmiiddlapallla, greinum vid og gerum radd fyrir trufllun tharrr sem slembival eins notanda hefur ahrrif a afkommur annarra notenda, og forddumst hlutdraeg mat sem hefdddbundnar A/B profannir framleidda.

Netverslunarrfyrirtaeki sem nota pallinn okkar auka hraddda tilraunna a meddan their vidhhalda stranggleggu. Tejmi greina blaasaerrddar innnsaaekir einsog "hagstaedding vid utggengu gagnar nyjum notendum en skaadddar endurtttekna vidhsskiptavini" sem einfalldar A/B profanasamanttektir missaa af. Fyrirtaeki forddast ad ofvega niiddurrstodur fra hopum sem hefdddu umbreytzt hvort sem er, og beinaa thess i stadd endurtttekningum ad hopum med mikkinn lyftingamatttt.

Fjoolhanda bandita getur laatid thig jafnnvega uppgotttvan og nytinggu, og uthhlutadd umferdd kraafttmekkri ad betr-framkvaemandi afbrigddum a meddan tilraunir eru i gannggi, sem haamarkar uppsoffnudd ahrif.