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  • 总体(1)总体的概念:总体是指客观存在、具有某种共同性质许多个别事物组成的整体;在统计研究过程当中,统计研究目的和任务居于支配和主导地位,有什么研究目的就应该有什么统计总体与之相适应。...

    - 1 -

    1.2

    统计学的几个基本概念

    1.2.1

    总体和总体单位

    1.

    总体

    (

    1

    )总体的概念:

    总体是指客观存在的、具有某种共同性质的

    许多个别

    事物组成的整体;

    在统计研究过程当中,

    统计研究的目的和任务居于支配和主导的

    地位,有

    什么样的研究目的就应该有什么样的统计总体与之相适应。

    例如:要研究我们学

    院教师的工资情况,

    那么全体教师就是研究的总

    体,其中的每一位教师就是总

    体单位;如果要了解某班

    50

    个学生的

    学习情况,则总体就是该班的

    50

    名学

    生,每一名学生是总体单位。

    根据我们研究目的的不同,

    我们要选取的研究对

    象也就是研究总体相

    应地要发生变化。

    (

    2

    )总体的分类:

    总体根据总体单位是否可以计量分为有限总体和无限

    总体:

    ★有限总体:指所包含的单位数是有限的总体。

    如一个企业的全体职

    工、一个国家的全部人口等都是有限总体;

    ★无限总体:指所包含的单位数目是

    无限的,或准确度量它的单

    位数是不经济或没有必要的,这样的总体称为无限总

    体。

    如企业生产中连续生产的大量产品,

    江河湖海中生长的鱼的尾数

    等等。

    划分有限总体和无限总体对于统计工作的意义就在于可以帮助

    我们设计统计

    调查方法。

    很显然,对于有限总体,

    可以进行全面调查,

    也可以进行非全面调

    查,

    但对于无限总体不能进行全面调查,

    只能抽

    取一部分单位进行非全面调

    查,据以推断总体。

    (

    3

    )总体的特征:

    ★大量性:是指构成总体的单位数要足够的多,总体应

    由大量的

    单位所构成。大量性是对统计总体的基本要求。

    个别单位的现象或表现有很大的偶然性,

    而大量单位的现象综合

    则相对稳

    定。因此,现象的规律性

    只能在大量个别单位的汇总综合中

    才能表现出来。

    有数量足够的多,

    才能准确地反应我们要研究的总

    体的特征,达到我们的研究

    目的。

    ★同质性:指总体中各单位至少在某一个方面性质相同,使它们

    可以结合起

    来构成总体。同质性是构成统计总体的

    前提条件

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  • AB实验你真了解嘛

    2020-11-06 19:56:05
    在实际实验时会从总体抽取部分个体组成样本单位,并从个体实验结果推断总体结果。 1-1、实验原因 由于对照实验遵循单一变量原则,能通过对比发现因果性,并根据实验结果量化正向和负向影响程度。 当实现了...

    1 为什么要做A/B实验?

    A/B实验,是一种验证假设的方法,其核心方法及原理分别是对照实验假设检验

    在实际实验时会从总体抽取部分个体组成样本单位,并从个体实验结果推断总体结果。

     

    1-1、实验原因

    由于对照实验遵循单一变量原则,能通过对比发现因果性,并根据实验结果量化正向和负向的影响程度。

    当实现了某个新的特性,我们无法准确预估上线后是增益还是减益,从风险和成本的角度考量,会切分小流量进行验证。

    小型实验也意味着大部分能在单研发团队自助完成,时间和效率也能得到保障。

     

    1-2、适用场景

    A/B实验,解决的是策略优化问题,它能帮助我们从可选策略中选择最优策略。

    它可以让我们在已达到的山上越来越高,却不能用它来发现一座新的山脉。

     

    2 明确目的

    数据分析的过程中一般的次序为:相关性>>因果性>>效果

    先通过数据分析洞察相关性,再通过实验提出假设,模糊预估其因果性。在证明成功后根据首次实验效果,持续优化时再进行清晰预估。

     

    3 确认指标

    1)正负指标

    正向指标,一般依据实验路径制定,是策略好坏的直接评价,如:留存人数->点击人数->浏览人数->成交人数。

    负向指标,适用于结果指标相近的场景,如实验策略是下发公众号模板,其中两组的成交人数相近,但实验组却致使用户取关人数激增。

    如正向收益小于负向收益,则应分析问题考虑优化实验或停止实验。

    2)结果、过程、观察指标

    结果指标是实验目的,过程指标体现如何完成。观察指标则指的相关性指标,多用于预估上升空间,如成交人数上升,但件均金额较低或购买对象仅覆盖本人。

    依据观察指标,可以预估上升空间,并设计下一个实验。这3个指标在此前《数据分析的逻辑思维及分析方法》已有较全面的描述,在这里也不再赘述了,有兴趣的朋友可以查阅该文章。

     

    4 制定策略

    4-1、实验类型

    1)互斥实验

    遵循单一变量原则的代表是互斥实验,即用户同时间仅可进行一个实验,通过流量的互斥保障实验结果不受干扰。

    但当实验越来越多,同时间可进行实验的用户量减少。流量不足,样本的代表性差。如果要等待前述实验结束再进行下一实验,验证周期增长、效率降低。

    2)正交实验

    为了解决互斥实验的流量问题,使用的方法是正交实验,也称分层实验。在此,分层的依据是不同的实验。

    正交实验能使流量共享,同时进行多个实验,但我们需保障各层的划分参数相互独立且互不影响。

    如:上一层的绿色字体不能与绿色背景正交。但绿色字体可以与蓝色背景正交实验,绿色字体也可以与只能推荐正交。

    最后还有一个小的细节是,实验流量的来源不仅是上一层实验。这里涉及的内容可以参考谷歌的论文《Overlapping Experiment Infrastructure》。

    4-2、实验设计

    实验设计须注意的点是,尽量先粗后细,尽量先追求深度再追求广度。当产品有明显不佳的体验,其实更应该迅速迭代优化,并不是每件事都要有数据、有实验证明。

     

    5 选择样本

    5-1、抽样的原则

    1)唯一性原则

    唯一性指在用户进行实验时,从始至终仅命中相同的策略。帮助我们更准确的归因并让用户维持相同的体验。

    2)均匀性原则

    均匀性原则有两层定义,数量的均匀特征的均匀

    前者是为了保证组间样本数量,减少因数量小导致实验波动过大,后者则能使样本代表性更强。假设分组中的女性占比过高,则实验的结论无法推断男性在这一实验中是否有类似的行为。

    特征的均匀也应与实验目的相结合,如实验指标为某按钮点击率,实验组样本的点击率已在较高的基准线上,则可能无法分析策略优劣。

    5-2、抽样方法

    1)完全随机分组

    完全随机分组,也称CR(Complete Randomization),是最常见的随机分组方式之一。常见的实现形式为对某ID字段哈希后对10取模,根据结果值进入不同的组。

    如果随机选取ID进行哈希取模,那么是简单随机抽样。如果先将ID排序,逢6取1(6、16、26...)后再进行哈希取模,我们也称之为等距抽样。

    2)重新随机分组

    完全随机分组,由于不考虑样本的特征是否均匀,可能会导致某组样本的结果指标偏高或者偏低。为了解决此问题,我们可以AA实验观察样本差异或使用重新随机分组(ReRandomization)。

    其原理为,每次随机分组后,通过验证组间差异是否小于设定的阈值。如果差异大于阈值,则重新分组,否则则停止分组。

    此方法相比完全随机分组更准确,由于缺乏重跑的依据,得到合适的样本是概率性的,也可能造成很大的耗时。一般而言样本量越大,重分的次数越少。

    3)自适应分组

    Adaptive自适应分组,是滴滴AI Lab团队自研的分组方法,其能够在只分组一次的情况下,让选定的观测指标在分组后每组分布基本一致。

    它在每次分组的时,记录当前分配的样本数以及样本分布,并计算当前对象分配至该组后该组的特征均匀情况,从而决定应分至哪个组。

     

    6 实验分析

    6-1、放量/全量

    A/B实验,是小流量验证的实验方式,那我们应如何放量呢?

    其前提如下:

    1)结果显著,至少保证95%的可信度。

    2)正向指标价值>负向指标价值

    3)效果稳定,不因时间周期等元素变化剧烈波动

    常见的放量方式有两种,流量开放以及实验推广。流量开放包含了实验内对照组和实验组流量的切分,也可在源头再增加样本。

    实验推广,则是将此实验在其他特征、行为的群体中推广

    6-2、再实验&终止

    再实验的原因,从效果的次序来看是:无法肯定是否有效果->无效果->效果不明显->负反馈。负反馈如果影响了核心流程,则应考虑终止实验。

    关于这2者的分析方法和需求分析是相近的,可以参考逻辑树“自下而上”的方法,先将每1环节可能出现的问题,再依次向上聚合。

    7 几个理论

    1)辛普森悖论

    在分组中占优势的一方,在整体中有时反而是劣势的一方。

    2)幸存者偏差

    只看结果,却忽略了呈现结果的用户是谁。

    3)新奇效应

    一开始对实验策略有较好的回应,但一段时间迅速消失。

    前2者,主要用于探究样本的代表性和均匀性。新奇效应则应在单一变量下,重复、长时地进行实验,保障实验结果不受实验影响。

    写在最后

    这篇文章始终感觉难度很大,从双盲实验到A/B实验,这两个词已经被成千上万的文章解读过很多遍,让我甚至写不出前言。最终选择的切入点是,逻辑梳理和知识再提炼。

    也因为再提炼,会根据自身的理解省略了前期建设、上线监控等环节,其中监控更适合开单章,而数学、算法原理已经有朋友总结了很全面了,有兴趣的朋友可以阅读下方的参考资料。

    感谢你看到这里,谢谢。

    参考资料

    1、腾讯PCG-E计划:实验设计及决策基础篇

    2、ABtest 和假设检验、流量分配

    https://www.6aiq.com/article/1555861276270?p=1&m=0

    3、假设检验的运用

    https://www.cnblogs.com/wobujiaonaoxin/articles/11910326.html

    4、abtest-数据分析-假设检验基础

    https://cloud.tencent.com/developer/article/1427845

    5、哈希表是什么

    http://www.woshipm.com/pmd/805326.html

    6、区块链节点间的数据验证:哈希值与非对称加密

    http://www.woshipm.com/blockchain/1019704.html

    7、Overlapping Experiment Infrastructure重叠的实验基础设施

    https://max.book118.com/html/2018/0131/151334020.shtm

    8、AB实验在滴滴数据驱动中的应用

    展开全文
  • Ability应用所具备能力抽象,也应用程序重要组成部分。一个应用可以具备多种能力(即可以包含多个Ability),HarmonyOS支持应用以Ability为单位进行部署。 Ability分为两种: FA (Feature Ability):   ...

    1.什么是Ability?

    Ability是应用所具备能力的抽象,也是应用程序的重要组成部分。一个应用可以具备多种能力(即可以包含多个Ability),HarmonyOS支持应用以Ability为单位进行部署。

    Ability分为两种:

    FA (Feature Ability):
      Page模板是FA唯一支持的模板,用于提供与用户交互的能力。一个Page实例可以包含一组相关页面,每个页面用一个。


    PA (Particle Ability):
      PA支持Service模板和Data模板:
       Service模板:用于提供后台运行任务的能力;
       Data模板:用于对外提供统一的数据访问抽象。

    1.1 总体概述:

      Ability 是一个窗口;
      AbilitySlice 是窗口里面的一个页面。

    1.2 举个例子:

      如果使用Ability切换,它会新弹出一个窗口
      如果使用AbilitySlice切换,相当于是同一个窗口,不断的切换新的页面

    2 MyApplication

    2.1 概述:

      MyApplication.java相当于是一个总的入口,然后去启动MAinAbility

    2.2 鸿蒙工程怎么知道要启动谁?

      根据工程中config.json文件中abilities的配置,找到abilities,在找到abilities中的name属性,可以知道首先启动的是MainAbility。
    在这里插入图片描述

    3 注意:

      自己开发的xxxAbility必须要继承Ability
      自己开发的xxxAbilitySlice必须要继承AbilitySlice

    展开全文
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总体单位是什么的组成单位