Variation 1和Variation 5（见下文）的转化率均低于原始版本，但它们都被标记为更有可能超过原始版本。
我看到了错误吗？如果没有，是否有人可以了解如何计算超越原始概率值？感谢。
原始
2,071实验课程
1,055次转换
50.94％转换率
0％与原件相比
0.0％表现优异的原始概率
变体2
1,028个实验课程
541转换
52.63％的转换率
与原件相比3％
69.2％表现优异的可能性
变体4
1,786个实验课程
914转换
51.18％的转换率
0％与原件相比
61.7％表现优异的可能性
变体1
523实验课程
258转换
转换率49.33％
-3％与原件相比
58.0％表现优异的原始概率
变体5
837实验课程
423转换
50.54％转换率
-1％与原件相比
53.2％表现优异的原始概率
变体3
517实验课程
242转换
46.81％转换率
-8％与原件相比
44.0％表现优异的原始概率
答案 0 :(得分：0)
这里没有任何基本或简单的计算方法。 Google实验的计算基于多臂强盗的“问题”。
这个概念描述了您希望以最大化奖励的方式进行实验的任何情况
Google文档中提供了完整说明 - 此处： https://support.google.com/analytics/answer/2844870?hl=en
基于统计假设检验的基于多臂匪徒的实验通常比“经典”A-B实验更有效。它们在统计上是有效的，并且在许多情况下它们可以更快地产生答案。
它们更有效率，因为它们逐渐将流量转向赢得变化，而不是强迫您在实验结束时等待“最终答案”。
它们的速度更快，因为可能会将明显较差变化的样本分配给潜在的获胜者。收集有关高性能变体的额外数据有助于更快地将“好”武器与“最佳”武器分开。
计算示例如下：https://support.google.com/analytics/answer/2846882
我希望它可以帮助您更好地了解Google如何计算胜利者。