AB测试中的测试曝光时间是指测试对象接受实验条件的时间长度。它对实验结果的方差和偏差都有影响。在AB测试中，我们把控制组和实验组同时所处的时间段称为“窗口”。曝光时间短可能会导致测试结果缺乏统计显著性。同时，曝光时间过长可能会对测试结果带来所谓的“历史效应”，即窗口内某些因素的改变可能导致实验结果的不准确，从而带来一定的偏差。

以下是一个使用Python的示例代码，以说明测试曝光时间的影响。我们使用了一个随机生成的样本，通过AB测试来比较两种广告的点击率。在这个示例中，我们设置了两种不同的测试曝光时间，观察测试结果中方差和偏差的变化。

import numpy as np
from scipy.stats import ttest_ind

# 假设有两种广告，A和B，它们的点击率未知。现在我们要在两个相同的窗口内随机的展示这两个广告，来比较两个广告的点击率
n = 1000
ad_A = np.random.choice([0, 1], size=n, p=[0.9, 0.1])
ad_B = np.random.choice([0, 1], size=n, p=[0.8, 0.2])

# 假设两个广告的点击率相差5%
click_rate_A = np.mean(ad_A)
click_rate_B = np.mean(ad_B)
true_diff = click_rate_A - click_rate_B
print(f"The true difference in click rate between the two ads is {true_diff: .2%}")

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