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基本概念
1. 用 Python 模擬 A/B 分流：建立一個 1000 人的列表，隨機分成 A、B 兩組（各 500 人），印出兩組人數
基本概念
2. 模擬 A 組 500 人轉換率 3%、B 組 500 人轉換率 5%，用 random.seed(42)，印出兩組轉換人數和轉換率
樣本數
3. 寫 calc_sample_size(p1, p2) 函式（alpha=0.05, power=0.80），計算 p1=0.03、p2=0.04 每組需要的樣本數，印出結果
樣本數
4. 日均流量 800 人，轉換率從 5% 提升到 6.5%，算出每組樣本數和需要跑幾天，印出「需要跑 X 天」
p-value
5. 寫 z_test 函式，輸入 (n_a, conv_a, n_b, conv_b) 回傳 p-value。用 A=1000/30、B=1000/45 測試，印出 p-value（4 位小數）
p-value
6. A 組 2000 人 100 轉換、B 組 2000 人 130 轉換，算出 p-value 並判斷在 0.05 門檻下是否顯著，印出結論
統計陷阱
7. Bonferroni 校正：原始 alpha=0.05，比較次數 4 次。印出校正後門檻（4 位小數）
統計陷阱
8. 模擬偷看問題：兩組轉換率都是 4%，每天每組 100 人，跑 20 天每天偷看。用 random.seed(42)，印出「出現假陽性的天數：X」
統計陷阱
9. 辛普森悖論：手機 A 組 600 人轉 18 人、B 組 400 人轉 10 人；桌機 A 組 400 人轉 40 人、B 組 600 人轉 54 人。印出整體轉換率（A 和 B 各一個百分比，1 位小數）
實戰
10. 完整分析：A 組 5000 人 200 轉換、B 組 5000 人 250 轉換。印出轉換率、絕對差異、相對提升、p-value、結論
樣本數
11. 印出一張速查表：基準 2%→2.5%、3%→4%、5%→6%、10%→12% 各需要每組多少人
p-value
12. 用迴圈計算：同樣的轉換率差異（3% vs 4.2%），在 100/500/1000/5000 人時的 p-value 各是多少
實戰
13. 算月增營收：日均 1000 人、A 轉換率 4%、B 轉換率 5%、客單價 980 元。印出「月增營收：X 元」
實戰
14. 寫一個信賴區間函式：輸入兩組數據，回傳 95% CI。用 A=3000/90、B=3000/120 測試，印出 CI 上下界
綜合
15. 綜合題：基準轉換率 3%，MDE 1 個百分點，日均 600 人。算出每組樣本數、測試天數、並模擬一次測試（seed=42）給出 p-value 和結論
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