贝叶斯A/B测试，不是一种方法

贝叶斯A/B测试不是一枚万能按钮：先验、停法和风险目标不同，保证也完全不同。

深度专题 FEATURES — 1

PAPER H 26

一套从反事实估计中挑选连续干预方案、同时控制累计超支风险的决策框架。

速览 BRIEFS — 8

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把会随时间变化的中介、混杂和生存结局放进同一框架，也划清差值法的适用边界。

H 33

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当影响会沿关系网扩散，GNN帮助分清本人作用与邻居传来的作用。

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BARBS 用 bootstrap 动态校准门槛，让非平稳序列中的多变点检测更可靠。

H 4

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把分位数回归改写成易分布式计算的问题，筛完变量后仍能给出有效置信区间。

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把共同波动倒着看，估计谁领先、谁滞后，并给出统计检验

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旧模型打不开、新字段又对不上时，用成对数据把黑盒的预测能力“翻译”给新模型。

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当实验同时照顾越来越多用户特征，新理论开始划清“还能平衡”的边界。