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

分析にはマルチレベル（階層）回帰モデルを多用し、それぞれのウィキをグループ化変数として使いました. これにより分析に現れるウィキ間の差異を考慮できました. 例えば、活性化モデルはマルチレベルロジスティック回帰モデルで、つまりウィキ固有の活性化率の差異を考慮しているということです. また編集活動はロングテール分布に従うこともわかっているので、編集回数のモデル値には ゼロ過剰 ポアソン回帰（負の二項分布） モデルを採用しています（ここでもマルチレベルモデルを使用）.