引言： 在互联网公司的业务发展过程中，用户增长是永恒的主题，因为没有增长也就没有发展，所以在业务发展的早期产品迭代速度往往是越快越好，总之一句话：“怎么快怎么来”，而当业务发展到一定阶段后，野蛮生长的红利逐渐消退，用户增长空间在可见策略下变得不那么明显的情况下，如何合理地规划产品迭代策略就显得尤为重要了，而具体如何判断产品策略是否有效，往往就需要数
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2024-06-25 17:09:32
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如何计算样本量商业分析的面试，很少会让面试者直接默写公式并进行计算。为啥？一，面试官八成自己也不记得公式。二，真实工作都是用网上的计算器，一键呵成，无需手算。网上随手找的的sample size计算器那么，我们现在来看看这个计算器的正确使用方法。这个计算器需要4个输入。有了这四个输入，就一定能够算出所需样本量。这四个输入分别是：Statistical powerSignificance level
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2024-03-17 17:43:07
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两总体均值之差的推断：方差已知的情况，使用Z检验u1-u2区间估计：首先定义总体：总体1为实验组所有样本总体2为对照组所有样本u1为总体1中所有样本的平均值u2为总体2中所有样本的平均值其次定义样本的点估计量：从总体1中随机抽取n1个样本作为实验组A从总体2中随机抽取n2个样本作为实验组B注：两个样本抽取时为互相独立的，故抽取方式为独立简单随机x拔1为实验组A中，n1个样本的平均值x拔2为实验组B
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。今天跟大家分享的是万众期待的ABtest原理。其实ABtest的难度主要在开发上：开发新版本、进行测试、测试数据回传保存等等。在数据上，ABtest原理很简单，只要上一篇《3分钟，看懂假设检验》认真看了的话，能很轻松get哦！一、ABtest的基本原理简单来说，ABtest就是当我们在A、B两个方案之间犹豫不决的时候，直接把两个方案测试
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2024-07-13 14:52:54
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一. 统计学原理（知识预备）1. 三大抽样分布、第一/二类错误卡方分布定义：设是来自标准正态分布的样本，则称统计量服从自由度为n的卡方分布，记为，其概率密度曲线pdf：当自由度n逐渐增大，曲线逐渐接近正态分布。t分布参考资料：统计学-t分布 - 知乎、《概率论与数理统计》定义：设，且X, Y相互独立，则称随机变量服从自由度为n的t分布，记为，其概率密度曲线pdf：当自由度n逐渐增大，曲线逐渐接近标
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2024-08-01 17:56:30
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花花的实习笔记blog总结，不足之处，望多多指正。 文章目录前言小流量实验流程沟通需求，敲定评估指标新功能放量统计检验统计检验流程两类业务统计检验场景介绍小流量实验中的统计学方法 前言当业务方上线一个新功能&活动时，往往不会一开始就进行全量推广，而是往往通过小流量实验（ABtest）的方式对新功能&活动进行检验，检验其是否可以对某些关键的指标产生正面的作用再依据实验结果决策是否需要
- 回顾前面一直在讲述估计量的有效性（CRLB，线性模型），而没有提到假如估计量的方差没有达到CRLB，即是有效估计量不存在，但能够求出MVU估计量（假定存在）仍然是一个重要的事（可参考文章中的图片）。因此，就提出了一般MVU估计。 - 主要使用的概念和方法- 充分统计量（Sufficient statistic）- RBLS定理（Rao-Blackwwell-Lehmann-Schef
前言为了对比不同策略的效果，如新策略点击率的提升是否显著，常需要进行A/B测试。但测试是有成本的，样本量小时不能判断出差异是否是由抽样误差引起，样本量太大时如果效果不好则会造成难以挽回的损失。如何科学地选择样本量呢？需要了解A/B测试的统计学原理一、 A/B测试的统计学原理（一）大数定律和中心极限定理A/B 测试样本量的选取基于大数定律和中心极限定理。通俗地讲：1. 大数定律：当试验条件不变时，随
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2024-07-23 13:41:15
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文章目录AB测试灰度发布AB测分组sql实现1. 每个激活日期随机取1000个用户/10%用户2. 随机均分成100组，每组取1000个用户/10%用户 AB测试所谓的AB测试其实与高中生物中实验对照组的概念一样，主要就是将实验对象进行分桶。打个比方，可以假设实验对象为用户，那么AB测试主要就是将实验对象进行分桶，即将实验对象分成实验组和对照组，对实验组的用户施以新模型，对对照组的用户施以旧模型，
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2024-10-13 17:04:31
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属于我的ABtest体系1 由相关到因果2 实验前2.1 确定实验的核心目标（定指标）2.2 指标分类2.3 建立假设2.4 选取实验的单位2.5 确定测试的样本量（选单位）2.6 确定实验的周期（算时间）3 实验中4 实验后4.1 数据检验4.2 怎么进行验证（结果分析）5 场景、缺点、举例5.1 场景5.2 缺点5.3 注意事项6 总结 1 由相关到因果对于ABtest的话，实际上是由变量的
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2024-09-03 16:27:31
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文章目录AB ? Angelababy ? 噢不，拒绝老板拍板决策的神器 ！用数据说话的决策实验平台 —— AbTest ！运营方式由增长转型至精细化数据驱动运营决策更科学、准确AbTest -- 实验获取数据的最佳手段AbTest 入门名词诠释AbTest 实验类型AbTest 实验流量 正交性 & 随机性 保证正交性随机性AbTest 实验平台架构概要设计本地分流AbTest 本地分
第一章 绪论1.数理统计的基本概念总体、个体与样本：所有的个体集合起来构成总体，从总体中抽出一部分个体作为研究对象，这个研究对象称为样本。样本中个体的数目称为样本大小（样本容量），抽取的过程叫做抽样。总体（总体分布）：总体可以用一个随机变量及其概率分布来刻画。总体可以视为一个随机变量，也可以用其分布函数来表示，若其有密度也可以用密度函数来表示。样本：从总体中抽取一部分样本组成，如样本。样本空间：样
参考高楼的《性能测试实战30讲之问题问答整理》，觉得他写的好，但是看原文一问一答的方式，比较散乱，我就重新梳理一下，简单加点自己的想法，主要是抽取核心的内容方便自己学习和查阅：一、性能测试的概念到底是什么？性能项目分为如下几类：新系统性能测试类：这样的项目一般都会要求测试出系统的最大容量，不然上线心里没底。旧系统新版本性能测试类：这样的项目一般都是和旧版本对比，只要性能不下降就可以根据历史数据推算
RANSAC 算法随机抽样一致算法（random sample consensus,RANSAC）,采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。算法简介：RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outliers，偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据)，即数据集中含有噪声。这些异常数据可能是由
（ 一 ） AB实验概念AB实验通俗讲就是在线上可以切出一部分用户（降低风险），完全随机的分成两组或多组（确保人群一致），一组保持现有的方案叫对照组，另外一组使用改进的方案叫实验组，使用统计的方法对两组之间指标差异进行分析，评估是否符合预期的一种方法。（ 二 ） AB实验中你必须知道的1. 原理：AB实验的基本原理是“控制变量法”。AB实验利用控制变量法的思想，保证各个产品方案针对同质人群（特征分
文章目录1. AB测试流程？2. AB实验结果不显著？3. 什么情况下不能做ABtest？4. ab实验如果在同一个层要考量多个指标，p值如何定？ 1. AB测试流程？明确实验目的, 设计实验方案, 确定核心目标 —> 进行人群分组, 保证AA —> 收集数据 —> 分析观察2. AB实验结果不显著？样本量不满足，犯了第二类错误；整体不显著，可以进行维度拆分，看拆分后是否显著（
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2024-10-05 12:10:08
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import math
import numpy as np
import pandas as pd
# import statistics as stats
from scipy.stats import normA/B Test 步骤确定测量指标、实验指标、不变指标
确定自己需要估计的量确定改变的量 / 即所要施加的措施确定不变的量确定最小可检出量测定当下变量的表现（即 Base / 或者叫对
需要考虑的问题：1）ABtest是否置信2）一组ABtest只需要多少样本就可以有显著性3）怎么分配流量来进行多组ABtest计划，保证各组测试都能显著ABtest和假设检验1）中心极限定理和正态分布，z检验中心极限定理说明，在适当的条件下，大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于正态分布（具体推导参考大数定理、中心极限定理）。在样本数量比较大情况下，可以采用z检验。（总体方差已知的情
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 之前分享了ABtest的基本原理，有小伙伴问：那如果我不止AB两个版本，而是有ABC三个版本做测试，还能用ABtest方法吗？当然能用！只是使用的统计学方法换成了：方差分析，今天简单跟大家分享一下。 一、多版本与AB两个版本的区别如果只有AB两个版本比较，那么做假设检验的时候，原假设是：A版本均值/比例=B版本均值/比例。之后
> Ref: https://pixabay.com/photos 分区的数量在Spark应用程序的执行中起着至关重要的作用。 这个故事分为两个部分，可以作为推理来确定RDD或数据集中包含的分区数量的指南从数据源读取之后，中间转换期间以及执行操作以产生所需输出之前，Spark中的数据始终保持分区状态。 每个阶段的分区数据都由称为RDD的低级抽象表示。 程序员可以直接使用RDD编写Spa
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2023-08-30 15:08:24
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