Pruebas A/B bayesianas: sobre la elección de una priori compatible con lo que cabe esperar de ella
No voy a robar el tiempo de nadie explicando qué es una prueba A/B. Diré solo que las voy a estudiar desde una perspectiva bayesiana y que voy a analizar críticamente la selección de las prioris. Por centrar ideas, supongo que la tasa de éxito a priori está alrededor del 5% y que mis prioris van a ser, en principio, betas: mu <- .05 sd <- .02 # cálculo de los parámetros de la beta correspondiente beta_params <- function(mu, sd) { var <- sd^2 tmp <- mu * (1 - mu) / var - 1 a <- mu * tmp b <- (1 - mu) * tmp c(a = a, b = b) } parms <- beta_params(mu, sd) print(parms) # a b # 5.8875 111.8625 Una elección estándar de las prioris sería considerar $A, B \sim \text{Beta}(a, b)$ independientes. Entonces cabe preguntarse si la distribución a priori es compatible o no con lo que se esperaría al observar datos y la respuesta es negativa. ...