Как определить длительность A/B-теста для оценки модели кредитного скоринга

Для определения длительности A/B-теста кредитного скоринга нужно:

1. Определить метрики: обычно это default rate (DR), approval rate (AR) или profit. Например:

# Пример расчета power для default rate
from statsmodels.stats.power import tt_ind_solve_power
effect_size = 0.02  # Минимальный значимый эффект
alpha = 0.05        # Уровень значимости
power = 0.8         # Статистическая мощность
nobs = tt_ind_solve_power(effect_size=effect_size, alpha=alpha, power=power)

2. Оценить трафик: разделить клиентов на контрольную и тестовую группы (обычно 50/50).

3. Учесть бизнес-цикл: для кредитов нужен период наблюдения за дефолтами (обычно 3-6 месяцев).

4. Рассчитать длительность:
   Дней = (Необходимый размер выборки) / (Ежедневные заявки × % тестовой группы)

Важно учитывать сезонность и убедиться, что тест захватывает полный цикл принятия кредитных решений. Для кредитных продуктов минимальный срок обычно 1-2 месяца даже при достаточном трафике.