Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > econ > arXiv:2411.02085

帮助 | 高级搜索

经济学 > 一般经济学

arXiv:2411.02085 (econ)
[提交于 2024年11月4日 (v1) ,最后修订 2025年1月15日 (此版本, v4)]

标题: 视差实验:具有溢出效应的A/B测试

标题: Seesaw Experimentation: A/B Tests with Spillovers

Authors:Jin Li, Ye Luo, Xiaowei Zhang
摘要: 本文探讨了A/B测试中的溢出效应如何阻碍组织进步,并提出了缓解这些挑战的策略。 我们识别出一种称为“跷跷板实验”的现象,其中公司的整体表现反而恶化,尽管在测量的A/B测试指标上实现了持续改进。 当主要指标中的成功创新在次要、未测量的维度上产生负面外部性时,就会出现跷跷板实验。 为了解决这个问题,我们建议对A/B测试批准实施正 hurdle rate。 我们推导出最优 hurdle rate,提供了一个简单的解决方案,在保持去中心化实验的同时减轻负面溢出效应。
摘要: This paper examines how spillover effects in A/B testing can impede organizational progress and develops strategies for mitigating these challenges. We identify a phenomenon termed ``seesaw experimentation'', where a firm's overall performance paradoxically deteriorates despite achieving continuous improvements in measured A/B testing metrics. Seesaw experimentation arises when successful innovations in primary metrics generate negative externalities in secondary, unmeasured dimensions. To address this problem, we propose implementing a positive hurdle rate for A/B test approval. We derive the optimal hurdle rate, offering a simple solution that preserves decentralized experimentation while mitigating negative spillovers.
评论: 21页,2图
主题: 一般经济学 (econ.GN)
引用方式: arXiv:2411.02085 [econ.GN]
  (或者 arXiv:2411.02085v4 [econ.GN] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.02085
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Xiaowei Zhang [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2024 年 11 月 4 日 13:46:21 UTC (20 KB)
[v2] 星期六, 2024 年 11 月 9 日 12:30:24 UTC (16 KB)
[v3] 星期二, 2024 年 12 月 31 日 14:04:03 UTC (26 KB)
[v4] 星期三, 2025 年 1 月 15 日 08:12:34 UTC (27 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
q-fin
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2024-11
切换浏览方式为:
econ
econ.GN
q-fin.EC

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号