Некоторые методы, которые используют для снижения дисперсии в крупных информационных системах:

• Кластеризация узлов графа. 2 Сеть разделяют на сообщества, внутри которых связи наиболее плотны. 2 Затем можно задать положительную корреляцию между назначениями соседних кластеров (или даже внутри кластера). 2 Это позволяет минимизировать пересечение между тестом и контролем или, наоборот, контролируемо их «перемешивать». 2
• Ковариационное проектирование. 2 Подходит для высокосвязных сетей, где интерференция наиболее сильна. 2
• Пост-стратификация с взвешиванием (IPW). 2 Метод полезен при выраженной и прогнозируемой временной зависимости. 2
• Группировка во времени (time-grouped randomization). 2 Даёт практически «идеальную» балансировку на коротких интервалах, что особенно ценно при быстром тестировании новой функциональности. 2
• Увеличение объёма выборки. 4 Чем больше данных, тем точнее оценка. 4 Однако не всегда возможно собрать большое количество данных из-за ограничений времени и ресурсов. 4
• Применение методов сглаживания, например, метода наименьших квадратов или его вариации. 4 Эти методы помогают уменьшить влияние отдельных выбросов, но не всегда справляются с систематическими ошибками. 4
• Использование регуляризации, например, Ridge и Lasso регрессии. 4 Такие методы добавляют штраф за сложность модели и таким образом снижают дисперсию. 4