ウェブサイト最適化のための多変量テストの背後にある数学

多変量のウェブサイトコンバージョンデータから（十分な数の）与えられた適切な統計的推論を行うための理論的なリソース（本、チュートリアルなど）を探しています。

私は数学が関係しているので、ウェブ上でマーケティング以外の優れたものを見つけることができません。私が回答したい種類の質問：単一の変数（例：テキストの色）はどのくらいの影響がありますか？変数間の相関関係は何ですか？モデリングにはどのタイプの分布が使用されていますか（ガウス、二項など）？統計を使用して結果を分析する場合-確率変数と見なす必要があるもの-異なるバリエーションまたはインプレッションのバイナリコンバージョンまたは非コンバージョンの結果を取得するWebページ要素？

さまざまなウェブサイト最適化テスト方法とその利点\落とし穴に関する情報はたくさんあります。多変量統計一般に関する情報はたくさんあります。ウェブサイト最適化のこの特定のコンテキストにおける技術統計について説明しているリソースを知っていますか？

情報ありがとうございます！

このマイクロソフトのページには、かなりのリソースがあります。

少なくとも、次のページからこのペーパーを読むことをお勧めします：「Webでの制御された実験：調査と実践ガイド」。これは、測定および伝達するメトリック、オンライン実験（設計を含む）に関する考慮事項についての出発点になります。ウェブページの要素）、および関連する統計。

楽しい！-Al

これらの講義ノートは、ウェブサイトの最適化よりもオンライン広告の最適化に関するものですが、そこでの参照（特に講義6）は正しい方向に導くかもしれません。

http://www.stanford.edu/class/msande239/

お役に立てば幸いです。