作者：vivo互联网数据分析团队-DongChenweivivo互联网大数据团队-QinCancan、ZengKun本文介绍了vivo游戏中心在灰度数据分析体系上的实践经验，从“实验思想-数学方法-数据模型-产品方案”四个层面提供了一套较为完整的智能灰度数据解决方案，以保障版本评估的科学性、项目进度以及灰度验证环节的快速闭环。该方案的亮点在于，指标异动根因分析方法的引入和全流程自动化产品方案的设计。一、引言游戏业务的用户规模体量大，业务链路长，数据逻辑繁杂。游戏中心作为游戏业务平台端的核心用户产品，版本迭代非常频繁，每次版本上线前都必须进行小量级的灰度验证。2021年以来，平均每1~2周都会有
作者：vivo互联网数据分析团队-DongChenweivivo互联网大数据团队-QinCancan、ZengKun本文介绍了vivo游戏中心在灰度数据分析体系上的实践经验，从“实验思想-数学方法-数据模型-产品方案”四个层面提供了一套较为完整的智能灰度数据解决方案，以保障版本评估的科学性、项目进度以及灰度验证环节的快速闭环。该方案的亮点在于，指标异动根因分析方法的引入和全流程自动化产品方案的设计。一、引言游戏业务的用户规模体量大，业务链路长，数据逻辑繁杂。游戏中心作为游戏业务平台端的核心用户产品，版本迭代非常频繁，每次版本上线前都必须进行小量级的灰度验证。2021年以来，平均每1~2周都会有
5.3置信区间前言点估计无法提供其估计的误差，而区间估计可以。案例：“某人的月薪比2k多，比20k少”，这就是一个区间估计。区间估计的好坏有两个衡量指标：区间长度真实值落在该区间的概率我们希望区间长度足够小，而真实值落在该区间的概率又足够大。事实上，这两个指标是矛盾的，如果概率很大，会导致区间变大；如果区间长度变小，落在区间内的概率就会变小。定义\[P\{\underline{\theta}\(\theta\)是要估计的参数。\((\underline{\theta},\overline{\theta})\)是置信区间，其中\(\underline{\theta}\)是置信下限，\(\over
5.3置信区间前言点估计无法提供其估计的误差，而区间估计可以。案例：“某人的月薪比2k多，比20k少”，这就是一个区间估计。区间估计的好坏有两个衡量指标：区间长度真实值落在该区间的概率我们希望区间长度足够小，而真实值落在该区间的概率又足够大。事实上，这两个指标是矛盾的，如果概率很大，会导致区间变大；如果区间长度变小，落在区间内的概率就会变小。定义\[P\{\underline{\theta}\(\theta\)是要估计的参数。\((\underline{\theta},\overline{\theta})\)是置信区间，其中\(\underline{\theta}\)是置信下限，\(\over
一、置信区间与置信水平在做实验时，即使实验条件再准确，也无法避免随机干扰的影响，所以误差永远存在，无可避免。做科学实验时要测量多次，采取取平均值的方法。在科学实验的测量结果上，总是会加上一个测量范围。统计学核心思想：用样本信息来估计总体信息之前我们用样本给出一个精确值来估计总体，这个点估计值是有价值的，但可能存在误差，因为有估计就会有误差，误差不可避免但是可以减少。点（精确值）误差>区间（范围）误差点估计[图片上传失败...(image-491647-1618377925287)]图中横轴是不同样本的平均值从小到大，红色虚线表示要求的总体平均值，假设将抽样的过程重复5次，那么就有了5个样本，可
一、置信区间与置信水平在做实验时，即使实验条件再准确，也无法避免随机干扰的影响，所以误差永远存在，无可避免。做科学实验时要测量多次，采取取平均值的方法。在科学实验的测量结果上，总是会加上一个测量范围。统计学核心思想：用样本信息来估计总体信息之前我们用样本给出一个精确值来估计总体，这个点估计值是有价值的，但可能存在误差，因为有估计就会有误差，误差不可避免但是可以减少。点（精确值）误差>区间（范围）误差点估计[图片上传失败...(image-491647-1618377925287)]图中横轴是不同样本的平均值从小到大，红色虚线表示要求的总体平均值，假设将抽样的过程重复5次，那么就有了5个样本，可
Howtoobtainprofileconfidenceintervalsofthedifferenceinprobabilityofsuccessbetweentwogroupsfromalogitmodel(glmer)?我正在努力将从logit模型获得的对数优势比配置文件置信区间转换为概率。我想知道如何计算两组之间差异的置信区间。如果p值>0.05，则差值的95%CI应介于零以下到零以上。但是，我不知道当对数比率必须取幂时如何获得负值。因此，我尝试计算其中一组(B)的CI，并查看CI的下端和上端与A组估计值的差异是多少。我认为这不是计算差异CI的正确方法，因为A的估计也是不确定的。如果有
Howtoobtainprofileconfidenceintervalsofthedifferenceinprobabilityofsuccessbetweentwogroupsfromalogitmodel(glmer)?我正在努力将从logit模型获得的对数优势比配置文件置信区间转换为概率。我想知道如何计算两组之间差异的置信区间。如果p值>0.05，则差值的95%CI应介于零以下到零以上。但是，我不知道当对数比率必须取幂时如何获得负值。因此，我尝试计算其中一组(B)的CI，并查看CI的下端和上端与A组估计值的差异是多少。我认为这不是计算差异CI的正确方法，因为A的估计也是不确定的。如果有
