日常の計算 / CLEARBYTE

Wilson区間表:転換率の不確かさ

観測10%でも試行100件は1万件より精度が低くなります。Wilson区間は二項モデルの標本不確実性で、広告優位や将来の同じ行動を証明しません。

Wilson区間表:転換率の不確かさ

観測10%でも試行100件は1万件より精度が低くなります。Wilson区間は二項モデルの標本不確実性で、広告優位や将来の同じ行動を証明しません。
対象の独立試行数観測成功数観測率95% Wilson下限95% Wilson上限
1001010.00%5.52%17.44%
5005010.00%7.67%12.94%
100010010.00%8.29%12.02%
500050010.00%9.20%10.86%
10000100010.00%9.43%10.60%
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計算式と方法

p̂ = successes ÷ n; z = 1.959963984540054
Center = (p̂ + z²/(2n)) ÷ (1 + z²/n)
Half-width = z × √(p̂(1−p̂)/n + z²/(4n²)) ÷ (1 + z²/n)
Interval = center ± half-width

各試行が独立・2結果・同じ成功確率と仮定します。全行の観測率は10%で件数のみ変更。両側名目95%のWilsonスコア区間を百分率小数2桁に丸めます。信頼水準は手順の長期被覆率であり、観測後の固定未知率への95%確率ではありません。反復確認や勝ち区分の選別には別の配慮が必要です。

計算例

100試行10成功も1万試行1,000成功も10%。同じ仮定を満たすなら後者の区間は大きく狭まります。

結果を変える要因

再訪者、相関セッション、ボット、対象者変化で仮定が破れる場合があります。単一標本区間であり、A/B検定、因果推定、標本収集の停止規則ではありません。

出典と定義

計算方法の確認日:

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