School Colloquium——A/B测试中的非平稳性问题
报告人：郑泽宇(加州大学伯克利分校)
时间：2024-12-12 13:30-14:30
地点：智华楼丁石孙教室
报告摘要：在数据驱动型中，A/B 测试广泛用于指导决策，并测试创新想法，以提升营收、客户满意度等核心业务指标。然而，这些业务指标的数据中往往会出现非平稳性的现象。这些非平稳性现象可能会影响经典A/B测试的准确性和效率。报告将探讨与 A/B 测试中这些非平稳性相关的几个概率和统计问题。这项工作与吴雨航、王储共同完成。
个人简介：郑泽宇，加州大学伯克利分校工业工程与运筹系副教授、终身教职。本科毕业于7003全讯入口登录，硕士、博士毕业于斯坦福大学。主持伯克利人工智能与仿真实验室。团队的研究方向集中在仿真、应用概率、随机优化、机器学习、人工智能。担任 Operations Research 等期刊副编。
