Translations:Growth/Personalized first day/Newcomer tasks/Experiment analysis, November 2020/60/ja

分析にはmultilevel (hierarchical) regression モデルを多用し、それぞれのウィキを集合変数に設定しました. これにより分析に現れるウィキ間の差異を表現できました. 一例として activation モデルに multilevel logistic regression モデルを適用、ウィキ間に見るactivation 率の差異を構成します. また編集活動は long tail distribution のパターンを辿るとわかっていることから、編集回数のモデル値には zero-inflated negative binomial distribution モデルを採用しています（ここでも multilevel モデルを適用）.