开放页面
2017-04-07 13:48:58 0 举报欢迎来到我们的开放页面！这里是一个充满活力和创新的空间，我们鼓励每个人分享他们的想法、观点和经验。在这里，你可以找到各种有趣的话题、热门事件和最新的技术动态。我们的目标是打造一个多元化、包容性和互动性强的平台，让每个人都能在这里找到属于自己的一片天地。 在这个开放的页面上，你可以自由地发表你的观点，与他人进行讨论和交流。我们尊重每个人的独特性，鼓励大家保持开放的心态，勇于表达自己。同时，我们也注重保护用户的隐私和安全，确保你的个人信息不会被泄露。 快来加入我们的开放页面吧！让我们一起探索这个充满无限可能的世界，共同创造一个更美好的未来！
作者其他创作
大纲/内容
定性
分布（具体）
参数估计
理想化/模拟
选择检验工具
连续变量的实现值会有众数
放弃挑战/时间到
批量统计分析
估计值
利用概率度量假设的可信程度
政策及汽车相关数据的收集/整理
开始挑战
展示
查看任务表
第一类错误
n2=(n31∨n32)/p2
采集
对应分析问题=求解方程=特征根与特征向量问题
将临界值X±k作为变量x带入Y
计时结束
参数值
数量概括
记录T&p
若可以匹配
I-V=I-W
计算不同圣痕组合下单项的最高伤害系数
识别
实验周I
GREET模型计算能耗与排放
没能否定错误的假设（×）
评分&相关度
挑战完成
review
峰度：+&- →上&下偏度：+&- →右&左
概率
根据实例提供的信息，变量Y，要求：1. Y可表为f(x)，且不含其它参数2. Y服从某种分布
结果汇总
二维数据
试验结束
≠
统计规律：检验量的分布
功能齐全：仅由f(x)与g(x)=y，即可得f(y)
掉线/杀进程
所有用户
函数运算
非小概率事件
相关度=权重
对比
匹配冷却期（分阶段）
p1=活跃/总数（比例估计）
否定
1.提取样本特征→估计总体参数(特征)2.提取样本特征→验证(总体)假设3.标准化技术（调整位置/尺度）
(推论的)p值
成绩上报
判断
(可行方法)综合距离：以相关度为权重将相对距离加权求和
（推论）别的事件
付费用户
分布=（取值，概率）=（x，p(x)）
小概率事件
可能SL的方案
不足以否定
检验量
生成战绩
缺失原因
成绩比对
行列评分&相关度
匹配
直接测量
函数质量
经济评价与政策效果分析
(对应方法)处理
估计值X作为区间中心
否定正确的假设（×）
可能性不变
f(y)=f(g(x))
1.可能会出现玩家反复凹分的情况（负担变重） 2.胜负结果不存在产出上的显著区别 3.历史战绩不影响产出
（x，累积概率）
统计推断
否定错误的假设（√）
f(y)
功能不全：只能重新测量f(y)
计算不同圣痕组合下的总最高伤害系数
找代表
精度→n21 置信度（α3）→n22
V-W
极差/四分位距/标准差/方差
相关度决定维度重要性（权重）
标准误差：度量不同样本(中心位置)的差别情况
N个变量组
二项分布
退出
检验量&推论
考虑启动时的伤害衰减
不可SL的方案
准备页面
N = n1∨n11∨n12α = α1*α2*α3
V-I=W-I
e.g.若估计均值：· 已知σ，选Z变量；· 已知s，选t变量
（计算结果）别的事件的概率
选择一组或多组评分
f(x)
接受
累积式
计数比例百分比
描述分析
战斗未完成
插补
=
距离值大小没有度量意义，应以距离大小的序（相对距离）为标准判定关系强弱
成绩有效
构造区间：· 1-α 可能性落入X±k· α 可能性不落入
应用
若接受不能否定的假设，则需给出接受的风险（犯第二类错误的概率）
x
置信度（α2*α3）
记录P1，P2，P3的T&p
真实
y
· 出现相同结论(结束)· 出现不同结论(调整下限，继续)
多项分布
用户分布
定量
继续挑战
置信度（α3）
事件关系
货币化成本计算
尺度统计量
与置信水平α对比（小概率门槛）
p3i=i类付费用户比（多比例估计）
取表现相对最优的Pi为下限
确定类型
位置统计量
实例&假设
实验周II
精度→n11 置信度（α3）→n12
不同圣痕组合的平均DPS性价比
完整集(多个)
没能否定正确的假设（√）
1.可能会影响连胜大佬的体验 2.可能会出现通过提前退出去逃避冷却期的情况 3.可能会出现意外掉线被冷却的情况
取P1为下限
第二类错误
W-VW-I
中心位置：均值/中位数/众数其他位置：百分位数
（f(x)，p(f(x)）
关卡
高维数据
精度→n31 置信度（α3）→n32
p2=付费/活跃（比例估计）
估计区间
若有趋势上的显著差异
实例
缺失集
确定k值
可延长测试周期
1.方差可能会出现量纲不同2.标准差经验法则（3σ法则（68%、95%、99.7%））
临界值等式
度量：事件的可能性或经常程度
未表现明显差异
*取法相近，（一般）标准误差样本标准差
实例/样本
对应检查/判别方法
汇总统计量
模式
基本运算高级运算
n1=(n2∨n31∨n32)/p1
点估计
距离与关系强弱成正比
确认
x导出的变量f(x)的分布
成绩无效
数据特征
活跃用户
行列变量组
定位
继续试验
提前结束
正态分布统计量
以P1，P2，P3为标准替代P4，P5，...
不同圣痕组合的最高DPS性价比
分布
假设检验
事件
变量关系g(x)=y
0 条评论
下一页
