首先，用户提供的是一张AB实验的数据表格，我需要分析实验组和对照组在“大盘”“独立页”“非独立页”三个维度的启播率变化。

表格中“启播率 = (分子 / 分母)”，所以启播率是转化率的一种体现（分子是成功启播的数量，分母是总样本数）。

先整理数据：

• 对照组：

  • 大盘：分母106，分子78，启播率73.58%
  • 独立页：分母73，分子64，启播率87.67%
  • 非独立页：分母33，分子14，启播率42.42%

• 实验组：

  • 大盘：分母110，分子84，启播率76.36%（比对照组73.58%高，正向）
  • 独立页：分母86，分子74，启播率86.05%（比对照组87.67%低，负向）
  • 非独立页：分母24，分子10，启播率41.67%（比对照组42.42%低，负向）

用户的问题是：为什么实验组里，独立页和非独立页的启播率都负向，而大盘的启播率正向？

关键是要理解“大盘”的构成。从表格看，大盘、独立页、非独立页是三个独立的分类，但大盘的启播率不是独立计算的，而是可能由独立页和非独立页的数据组合而来。

观察对照组的大盘：分母106 = 独立页分母73 + 非独立页分母33（73+33=106），分子78 = 独立页分子64 + 非独立页分子14（64+14=78）。所以，大盘的启播率实际上是“独立页启播率”和“非独立页启播率”的加权平均（权重是各自的分母数）。

同样，实验组的大盘分母110 = 独立页分母86 + 非独立页分母24（86+24=110），分子84 = 独立页分子74 + 非独立页分子10（74+10=84）。

现在，计算大盘启播率的变化：

• 对照组大盘：73.58%
• 实验组大盘：76.36%，上升了约2.78个百分点。

独立页和非独立页的变化：

• 独立页：从87.67%降到86.05%，下降1.62个百分点
• 非独立页：从42.42%降到41.67%，下降0.75个百分点

大盘的上升是因为虽然独立页和非独立页的启播率都下降，但独立页的权重更高（分母大），且独立页的下降幅度相对较小，加上非独立页的下降幅度小且权重低，整体加权后大盘仍上升。

具体计算权重：

• 对照组：独立页权重 = 73/106 ≈ 68.87%，非独立页权重 = 33/106 ≈ 31.13%
• 实验组：独立页权重 = 86/110 ≈ 78.18%，非独立页权重 = 24/110 ≈ 21.82%

大盘启播率 = (独立页启播率 × 独立页权重) + (非独立页启播率 × 非独立页权重)

对照组大盘： (87.67% × 68.87%) + (42.42% × 31.13%) ≈ 60.39% + 13.20% = 73.59%（接近73.58%）

实验组大盘： (86.05% × 78.18%) + (41.67% × 21.82%) ≈ 67.30% + 9.09% = 76.39%（接近76.36%）

现在，为什么独立页和非独立页启播率负向？可能的原因：

• 实验组的分母变化：实验组中，独立页分母从73增加到86（用户数变多），非独立页分母从33减少到24（用户数变少）。分母变化可能反映了流量分配或用户群体的变化。
• 启播率下降：独立页启播率从87.67%降到86.05%，非独立页从42.42%降到41.67%。下降可能由于实验组的改动（如功能、界面、策略）导致用户在独立页和非独立页的启播行为变差。
• 但大盘上升：因为大盘中独立页的权重显著增加（从68.87%到78.18%），尽管独立页启播率下降，但其贡献的绝对分子值从64增加到74（增加10），非独立页分子从14减少到10（减少4），但分母减少更多，导致非独立页的启播率下降幅度小。整体上，独立页的分子增加和权重增加主导了大盘上升。

总结原因：

1. 流量结构变化：实验组中，独立页的用户占比大幅提升（分母从73到86），非独立页用户占比下降（分母从33到24）。这使得大盘的启播率更依赖独立页的表现。
2. 独立页启播率的相对变化：虽然独立页启播率下降（87.67%→86.05%），但由于其权重增加，且下降幅度不大，对大盘的负面影响被部分抵消。同时，非独立页启播率下降但权重降低，对大盘的拖累减少。
3. 非独立页的影响：非独立页启播率下降，但因其用户基数变小，对大盘的整体贡献减少。

最终，实验组大盘启播率正向是因为：独立页用户增多，且独立页启播的绝对数量增加（74 vs 64），尽管转化率略降，但高转化率用户的规模扩张带来了大盘整体提升；非独立页用户减少且转化率略降，但其影响因规模缩小而被削弱。

回答时，需要用中文清晰解释这些点。