在进行假设检验或实验设计时，指标的预期提升值（Expected Improvement）是一个重要的概念，它帮助研究人员或决策者确定实验的目标和期望效果。预期提升值是指在实施某种干预或改变后，希望看到的主要指标（如转化率、点击率、销售额等）相对于基线水平的预期改善程度。以下是一些关于预期提升值的关键点和计算方法：
定义
预期提升值：是指在实施某种干预或改变后，主要指标相对于基线水平的预期改善程度。通常表示为百分比或绝对数值。
重要性
- 实验设计：预期提升值帮助确定实验的样本量和持续时间，确保实验有足够的统计功效来检测预期的效应。
- 资源分配：通过明确预期提升值，可以合理分配资源，确保实验的可行性和有效性。
- 决策支持：预期提升值为管理层提供决策依据，帮助他们评估实验的潜在价值和风险。
计算方法
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基于历史数据：如果类似干预或改变在过去已经实施过，并且有相关数据，可以参考这些数据来估算预期提升值。
- 例如，如果过去的某个营销活动使转化率提高了5%，那么可以假设新的营销活动也有类似的提升效果。
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行业基准：参考同行业的标准或最佳实践，确定一个合理的预期提升值。
- 例如，某个行业的平均转化率提升值为3%，可以将其作为预期提升值的参考。
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专家意见：咨询领域内的专家或顾问，获取他们对预期提升值的意见和建议。
- 专家基于经验和专业知识，可以提供更准确的预期提升值。
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初步实验：进行一个小规模的初步实验，通过实际数据来估计预期提升值。
- 例如，先在一个小样本中测试新的功能，观察指标的变化情况，然后外推到整个用户群体。
示例
假设你是一家电商平台，计划推出一个新的推荐算法，目标是提高用户的购买转化率。当前的转化率为2%。通过以下步骤确定预期提升值：
- 历史数据：过去类似的新功能推出后，转化率平均提升了1%。
- 行业基准：根据行业报告，类似推荐算法的平均提升值为1.5%。
- 专家意见：咨询公司内部的数据科学家，他们认为新的推荐算法可以提升转化率1.2%。
- 初步实验：在一个小样本中测试新算法，结果显示转化率提升了1.3%。
综合以上信息，你可以设定预期提升值为1.2%至1.5%之间。这意味着，新的推荐算法预计可以使转化率从2%提升到3.2%至3.5%。
应用
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样本量计算：根据预期提升值和所需的统计功效，计算所需的样本量。
- 例如，使用统计软件（如R、Python的statsmodels库）计算样本量。
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实验设计：确保实验设计能够检测到预期的提升值。
- 例如，设置合适的实验组和对照组，确保实验的随机性和独立性。
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结果评估：在实验结束后，比较实际提升值与预期提升值，评估实验的效果。
- 如果实际提升值接近或超过预期提升值，说明实验成功；否则，需要进一步分析原因。
总结
预期提升值是实验设计和决策过程中的一个重要参数，它帮助确定实验的目标和期望效果。通过多种方法（如历史数据、行业基准、专家意见和初步实验）来估算预期提升值，可以提高实验的科学性和可靠性，从而更好地支持决策。