- 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
样本容量本身的计算公式。这个标准正态分布的临界值n=Z方（/2） 总体方差 /可接受的边际误差。求出来就是最小能够接受的样本容量。标准正态分布的边界值z可以查询标准 正态分布表得到抽样分布部分知识点回顾：统计抽样基本概念 总体由研究对象的全体所组成。 样本是总体中的部分元素所组成的集合。 目标总体是我们要推断的总体 抽样总体是实际抽取样本的总体 在抽样之前，应将总体划分为抽样单
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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论文名称：Few-shot SlotTagging with Collapsed Dependency Transfer and Label-enhanced Task-adaptiveProjection Network论文作者：侯宇泰，车万翔，赖勇魁，周之涵，刘一佳，刘晗，刘挺原创作者：侯宇泰论文链接：https://arxiv.org/abs/1906.08711代码链接：https://g
作者：livan前沿统计计算主要应用在效果评估领域。客户经过分流之后在各个试验组中产生数据，统计的作用即为查看对应组的样本量是否达到最小样本量，数据之间是否存在显著性差异，以及进行差异大小的比较。如下图：A-A-B三组数据观察n天后，会产生3组数据，我们接下来的任务就是计算这三组数据的统计效果，进而确定哪个方案效果好……最小样本量最小样本量是按照统计功效进行计算的，主要分两类：绝对值类（例如：UV
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2024-05-25 10:46:30
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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
样本量确定(sample size determination)，又称样本量估计(sample size estimation)，是指为满足统计的准确性和可靠性(I类错误的控制和检验效能的保证)计算出所需的样本量，它是临床试验设计中一个极为重要的环节，直接关系到研究结论的可靠性、可重复性，以及研究效率的高低。样本量估计也是一个成本-效果和检验效能的权衡过程。ICHE9(1998)指出，临床试验的样
目录：一、点估计 1、矩估计法 2、顺序统计量法 3、最大似然法 4、最小二乘法二、区间估计 1、一个总体参数的区间估计：总体均值的区间估计总体比例的区间估计总体方差的区间估计 2、两个总体参数的区间估计：两个总体均值之差的区间估计两个总体比例之差的区间估计两个总体方差比的区间估计 三、样本量的确定 1、估计总体均值时样本量的确定 2、估计总体比例时样本量的确定 
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
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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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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2024-07-07 12:58:55
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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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本周安排前三天算法模型后面改为下午考试加复习python编程
编程题为主
MySQL数据库
查询题为主
python与MySQL结合操作
网络爬虫
案例实战
python、文件操作、mongodb...
综合理论题
知识点的口头表达能力
'''过程中也可以不断的投递简历 有面试就去面试没有则听课(同步进行)'''
有面试就去面试 没有面试尽量来学校复习(在家里可能没有学习的
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2024-06-06 07:50:26
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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
一、常规参数1.1 epoch 是指所有的训练数据都要跑一遍。假设有6400个样本，在训练过程中，这6400个样本都跑完了才算一个epoch。一般实验需要训练很多个epoch，直到LOSS稳定后才停止。1.2 batch_size 中
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2024-05-29 10:08:26
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1.确保数据完整性数据完整性是确保分析成功所必需的。在这部分课程中，您将探索分析师检查数据完整性所采取的方法和步骤。这包括在数据量不足时知道该怎么做。您还将了解样本量、避免样本偏差和使用随机样本。所有这些措施也有助于确保成功的数据分析。数据完整性是准确性完整性一致性可信度数据约束的示例1.1当您发现数据存在问题时该怎么办1.1.1没有数据1.1.2数据太少1.1.3错误数据，包括有错误的数据*使用
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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这篇我们来详细讲讲AB测试的原理和具体的过程。AB测试原理简介AB测试最核心的原理，就四个字：假设检验。检验我们提出的假设是否正确。对应到AB测试中，就是检验实验组&对照组，指标是否有显著差异。既然是假设检验，那么就是先假设，再收集数据，最后根据收集的数据来做检验。先来说说假设。假设一般成对出现，分为零假设 和 备选假设。在AB测试中，零假设是：实验组&对照组 指标相同，无显著差异
abel变换数值反演的积分算子方法.pdf内容要点：V01．29(2009)No．3数学杂志J．of Math．(PRC)Abel变换数值反演的积分算子方法。吕小红，吴传生(武汉理工大学理学院，湖北武汉，430070)摘要：本文研究了Abel变换的数值反演问题．利用Abel变换的理论反演公式与数值求导的积分算子法相结合的方法．对反演公式中奇异积分合理处理。获得Abel变换数值反演的一种算法，并进行
