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一、前言
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背景：
AB实验具有一定前瞻性，统计性，科学性的特性。用好了就实现了在大数据时代的充分利用数据分析问题，解决问题，为决策提供强有力的依据，但是有时候用户在使用AB实验时候，会出现一些痛点和疑惑。
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痛点：
每次实验需要多少流量
实验时间开多长没有概念
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解决问题：
为了验证某一个功能特性，一个实验需要开多少流量。
一个实验需要开多长时间
二、统计基础概念
1、研究对象
总体X：研究问题某个数量指标。
2、入手点
个体：总体中的一个元素 xi
样本：一部分个体 Xi
3、统计量（工具）
常见统计量：
（1）样本均值
反映出总体X数学期望。
（2）样本方差
方差 是各数据偏离平均值 差值的平方和 的平均数。反映的是总体X方差。
样本修正
得出
（3）样本均方差
均方差就是标准差，标准差就是均方差。
对上面公式开平方。
（4）样本 K 阶矩
（5）样本 K 阶中心矩
4、抽样分布
这里不做详细的叙述，后续推导中需要使用到以上概念，具体可以参考网上介绍。
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标准正态分布N(0, 1)
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Ka方分布
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t-分布
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F-分布
5、抽样定理
简单介绍几个抽样定理
6、参数估计
通俗的说：样本参数去估计总体的参数。
举个
标签：注册,方差,样本,秘密,实验,转换率,样本量 From： https://www.cnblogs.com/bytedata/p/16665514.html