1 简介为了回答本文的标题，在这篇文章中将介绍正太分布数据的均值和方差计算公式。如果有些读者对这些公式的背后推导不感兴趣，而仅仅只是想知道两种计算公式（除以N和除以N−1）的使用场景，请看如下的概述如果需要同时估计均值和方差（这种情况非常常见，均值和方差都未知），此时采用除以N−1公式，此时的方差计算公式如下：
σ2=1N−1∑i=1N(xi−μ)2如果样本的均值已知，只需要计算样本的方
# Java按比例分配总数
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何在Java中实现按比例分配总数的功能。这个任务可以通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 输入总数和比例 |
| 步骤2 | 计算每个比例对应的数值 |
| 步骤3 | 分配总数到每个比例对应的数值 |
现在让我们逐步进行。
## 步骤1：输入总数和比例
首先，你需要从用
原创
2023-07-22 10:53:25
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一、样本熵概述样本熵是一种衡量数据无序性的量化指标，它是通过测量样本的多样性来计算的。与其他熵的概念不同的是，样本熵是基于统计学的理论推导而得出的熵，而不是基于热力学理论推导的。在实际应用中，样本熵可以被应用于特征选择、分类识别、聚类和异常检测等数据预处理过程中，以发现和剔除无意义的数据，并提高数据分析的准确性和可靠性。二、样本熵计算方法1. 样本空间的贡献计算首先，我们需要将样本空间分成若干个相
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2024-04-14 20:59:31
530阅读
1、参数估计（两个总体均值差求置信区间）（统计学-基于R-第五版-第六章习题6.3） 顾客到银行办理业务时往往需要等待一些时间，等待时间的长短与许多因素有关，比如，银行的业务员办理业务的速度、顾客等待排队的方式等。为此，某银行准备采取两种排队方式进行试验，第一种排队方式是所有顾客都进入一个等待队伍；第二种排队方式是顾客在三个业务窗口处排队等待。
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2024-08-28 22:17:57
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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
59阅读
在数据科学与机器学习中，处理正负比例样本表格的技能至关重要。尤其是在构建模型时，正负样本的比例直接影响模型的性能和泛化能力。本文将系统化地探讨如何在Python中解决这一问题，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展，帮助你深入理解和应用正负比例样本表格的技术。
## 环境准备
在开始编程之前，让我们先搭建一个合适的开发环境。为此，我们需要安装一些依赖项，确保我们能够顺利
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
完全独立随机设计的两样本均数的比较,其目的是检验两样本所来自总体的均数是否相等。例如两个不同版本的测试程序对产品温度控制是否一样；两种不同的加工方法加工出的工件长度是否一样等。#_*_coding:utf-8_*_#本节内容学习用python统计包scipy自动计算双独立假设检验：'''双独立（independent）样本检验（ttest_ind）'''import numpy as np
imp
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
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
150阅读
（以下算法出自 算法爱好者 ，由本人精简，拓展学习。版权所有）1、最小栈的实现 实现一个栈，带有出栈（POP），入栈（PUSH），取最小元素（getMin）三个方法，保证方法时间复杂度为O(1) 步骤：①创建2个栈A、B，B用来辅助A ②第一个元素进栈时，元素下标进入栈B，此时这个元素就是最小元素 ③当有新元素入栈时，比较该元素与栈A中的最小值，若比其小，将其下标存入栈B
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2024-08-09 15:55:09
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# Python按比例随机分配的科普文章
在数据科学、市场营销和项目管理等多个领域，常常需要将资源或任务按比例进行随机分配。例如，我们可能希望将10个项目按70%、20%、10%的比例分配给三个不同的团队。为了实现这一目标，Python提供了一些便利的工具和库，帮助我们轻松完成此任务。
## 基本思路
按比例随机分配的基本思路是：
1. 定义所需的比例权重。
2. 计算每个组别应分得的数量。
原创
2024-09-16 04:28:27
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# Java 按照金额比例分配计算
在开发软件系统时，常常存在需要根据一定的金额比例来进行分配的情况。在此示例中，我们将探讨如何在Java中实现这一功能。无论是分配奖金、利润还是其他财富，比例分配都是一种常见而有效的方法。
### 问题背景
假设我们有几个参与者，每个参与者贡献了不同的金额。根据所贡献的金额比例，我们需要计算每个人应得的份额。比如，参与者A贡献1000元，参与者B贡献2000
原创
2024-09-01 03:51:24
143阅读
大样本理论（渐近理论）是统计中数学用得比较多的一块，大家知道但凡数学书多不大好读。很多数学家或是数学出身的人写书时追求“简洁”、“漂亮”、“一般化”，而忽视了教学的需要。普通人学习的规律是从特殊到一般，从具体到抽象，而不少数学教材则是反过来写的，上来就是定义甲乙丙、性质一二三、定理ABC，偶尔出现几个例子帮助理解，读者就是谢天谢地了。（当然也有人喜欢这种风格）。这些年来，硬着头皮也读了一
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2023-12-11 19:26:37
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目前推荐系统中给用户进行推荐大部分都是基于CTR预估来做的，CTR预估中很重要的一环便是正负样本的选择，那么不同业务场景下我们如何定义正负样本、如何控制正负样本的比例、正负样本选择有哪些技巧？虽然这些只是模型训练中的一环，但却也扮演着重要的角色。这篇文章简单聊一下上边提到的问题，如何你对这有什么想法和意见，欢迎在评论区留言，一起沟通。分析业务场景不同业务场景下对应的kpi也是不同的，那么模型训练的
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2024-01-31 04:23:07
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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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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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链接：https://pan.baidu.com/s/1EyY7FeZaWpqAInFenD2SKA?pwd=82r9 提取码：82r9 PASS（Power Analysis and Sample Size）是用于效能分析和样本量估计的统计软件包，是市场研究中最好的效能检验的软件。它能对数十种统计学检验条件下的检验效能和样本含量进行估计，主要包括区间估计、均
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2023-12-21 11:33:29
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5.3 ABTest实验中心学习目标目标
无应用
无个性化推荐系统、搜索引擎、广告系统，这些系统都需要在线上不断上线，不断优化，优化之后怎么确定是好是坏。这时就需要ABTest来确定，最近想的办法、优化的算法、优化的逻辑数据是正向的，是有意义的，是提升数据效果的。5.3.1 ABTest有几个重要的功能一个是ABTest实时分流服务，根据用户设备信息、用户信息进行ab分流。实时效果分析
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2024-08-01 07:56:59
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编辑推荐样本的选择对于模型效果来说至关重要，在分类问题中，合适的正负样本比例也是好模型必不可少的条件。然而，实际接触到的样本数据中，正样本的比例往往非常低，这时候该怎么处理呢？正样本、负样本，就是我们常说的“1”和“0”。在分类问题建模中，我们经常会遇见正样本比例过低的问题。像是风险建模时定义的“坏客户”，精准营销建模中购买过相应产品的客户，或者罹患某种疾病的病人，这些个体构成了我们建模时的正
