原文 https://medium.com/netflix-techblog/streaming-video-experimentation-at-netflix-visualizing-practical-and-statistical-significance-7117420f4e9a
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型。
在前一章中，我们开始开发推断思维的方法。特别是，我们学会了如何使用数据，在世界的两个假设之间做决策。但是我们通常只想知道，某件事情有多大。
在转录组测序（RNA-Seq）中，基因的表达量是我们关注的重点。基因表达量的衡量指标有：RPKM、FPKM、TPM。
到目前为止，我们对变量之间关系的分析纯粹是描述性的。我们知道如何找到穿过散点图的最佳直线来绘制。在所有直线中它的估计的均方误差最小，从这个角度来看，这条线是最好的。
本文介绍了浏览器渲染时，对于百分比宽度在渲染时出现的偏差，分析了出现偏差的原因，并提出了解决方案。在实际开发中，需要注意浏览器的四舍五入处理和浮点数精度问题，以保证布局的准确无误。
在响应式项目中，百分比的数值的应用越来越多，比如栅格化布局、背景定位、内边距等。以往对于这种数值，我们大都是直接采用计算器计算出来的数值。但这种数值有时会很长，特别是除不尽的数值如23.33333333%。数据不美观不说，关键对于这种小数位的位数应该如何取舍，一直以来都没有理论依据。 为了解决这个问题，我们需要先了解浏览器是如何处理这些小数位的。对于小数位的处理，不同的浏览器有不同的处理方法，主要有三种：处理成整数、保留4位小数或保留15位小数。现代浏览器基本支持保留小数位的处理。由于显示器是由像素单元组成
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集，组织，分析，解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本，然后从这些数据样本中，推断一些东西(结论)。
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。
即使系统现在可靠，不代表将来一定可靠。发生退化的最常见原因是负载增加：并发用户从最初的10,000 增长到 100,000或系统目前处理数据量超出之前很多倍。
Study: Brain Charts for The Human Lifespan. Image Credit: Alina Bratosin / Shutterstock.com
要构建模型就必须要对数据进行预处理。特征转换是这个过程中最重要的任务之一。在数据集中，大多数时候都会有不同大小的数据。为了使更好的预测，必须将不同的特征缩小到相同的幅度范围或某些特定的数据分布。
Smoking and blood DNA methylation: an epigenome-wide association study and assessment of reversibility吸烟与外周血DNA甲基化：表观基因组关联分析及可逆性评估
A Comprehensive Survey of Regression Based Loss Functions for Time Series Forecasting
今天群里一个初级开发者问为什么测试人员测出来他写的价格计算模块有计算偏差的问题，他检查了半天也没找出问题。这里小胖哥要提醒你，商业计算请务必使用`BigDecimal`,浮点做商业运算是不精确的。因为计算机无法使用二进制小数来精确描述我们程序中的十进制小数。《Effective Java》在第48条也推荐“使用BigDecimal来做精确运算”。今天我们就来总结归纳其相关的知识点。
线图（AlignmentDiagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系。其优势在于可以直接利用图形推算出某变量的取值，如患者的指标得分或生存概率等。它在医学领域中的应用由来已久，常见的有百分位列线图和概率列线图等。百分位列线图是确定个体某指标的测量值在总体中的百分位数；概率列线图是确定某个体特定事件的发生概率，该特定事件可以是疾病的发生、复发以及预后(如死亡)等，往往由多因素二分类回归或COX比例风险模型求得。列线图是回归方程结果的可视化，常用于逻辑回归或COX回归的结果展示，依据回归的结果，按照特定的比例画出多个线段，通过做图能够便捷地推算出某个体的发病风险或生存概率。
对于数据分析师而言，统计学必定是一门绕不开的学科。我今生做数据科学家已经无望了，但就工程角度来讲，致力于大数据行业，了解一些必备的统计学知识仍有必要。Data Science from Scratch的第5章讲解了统计学初级知识，对于我这样的门外汉而言，可谓恰到好处。尤喜书中还给出Python的代码示例，对于程序员而言，这是了解概念知识的利器。 统计学会描述一组数据，并通过一些常用的统计运算甄别出数据的规律，从而帮助分析师能够更好地理解数据。统计学中最常见的运算自然就是计数（count）、最大值（max）、
来源：DeepHub IMBA本文约1200字，建议阅读5分钟可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标准和分布水平。 variability被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。 可变性有时也称为扩散或者分散。因为它告诉你点是倾向于聚集在中心周围还是更广泛地分散。 低变异性是理想的，因为这意味着可以根据样本数据更好地预测有关总体的信息。高可变性意味着值的一致性较低，因此更难做出预测。在统计学中，我们的目标是测量一组特定数据或一个分布的变异性。简单来说，如果一个分布中的数据值是相同的
variability被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。
本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。
从高的角度来看，统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术。象柱状图这种基本的可视化形式，会给你更加全面的信息。但是，通过统计学我们可以以更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。所涉及的数学理论帮助我们形成数据的具体结论，而不仅仅是猜测。
有80％的美国家庭能够使用Instacart。对于Instacart配送系统，为确保按时，有效的交付订单。需要解决具有时间窗（DCVRPTW）的动态容量车辆路径问题。Instacart的配送算法实时确定如何将采购者引导至杂货店地点以挑选杂货并将其在短短一小时内送到客户家门口。
相关术语熟悉 首先认识数据的属性 属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征 标称属性 标称属性的值是一些符号或事物的名称，这一些值可以看做是枚举的 比如，职业，具有教师、农民、程序员等等 二元属性 二元属性是一种标称属性，只有两个类别或状态：0或1，0代表该属性不出现，1代表出现，二元属性也叫作布尔属性 二元属性有对称或者非对称一说 序数属性 值之间可能有有意义的序或者秩评定 数值属性 它是可度量的值，可以是区间标度或者比例标度 离散属性与连续属性 这个...好理解 数据的基本统计描述 中心趋势度量：
百分位数是一个统计学里面的概念，原来在review的elasticsearch中文文档聚合的章节里面遇到过，一直没搞明白什么意思，后来在jmeter里面又看到了这个术语，所以觉得有必要补充了解一下这个知识，下面的这个文章是网上不错的一篇文章比较通俗的通过例子解释了百分位数的含义，原文如下： jmeter里面90% Line 参数正确的含义： 虽然，我的上面理解有一定的道理，显然它是错误的。那看看JMeter 官网是怎么说的？ 90% Line - 90% of the samples took no m
在年龄不同的大型队列中获得的大脑扫描促进了最近在建立规范的大脑衰老图表方面的进展。在这里，我们提出了一个关键的问题，即与年龄相关的大脑轨迹的横截面估计是否与直接从纵向数据测量的结果相似。我们表明，从横切面绘制的脑图中推断出的与年龄相关的大脑变化可能大大低估了纵向测量的实际变化。我们进一步发现，个体之间的大脑衰老轨迹差异显著，很难用横断面估计人口水平的年龄趋势来预测。预测误差与神经影像学混淆和生活方式因素有一定关系。我们的发现为纵向测量在确定大脑发育和衰老轨迹中的重要性提供了明确的证据。
90% Line - 90% of the samples took no more than this time. The remaining samples at least as long as this.
FastQC的官网：http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/
异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示，橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。
所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
在求职时，性别真的有影响吗？不同行业、不同职业类别的人对此或许有不同看法。这样的看法是如何产生的？有没有一种科学的方法来衡量呢？美国旧金山的一位数据侠Prasanna Parasurama通过对1382份简历的分析得出了结论：性别不平等往往和求职者的个人客观条件无关，而更多来自公司主管不可控的主观因素。
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文为你介绍检测和处理数据集中的异常值。 本文是关于检测和处理数据集中的异常值，主要包含以下四部分内容： 什么是异常值？ 为什么检测异常值很重要？ 如何检测异常值？ 如何处理异常值？ 什么是异常值？ 异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示，橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。 为什么检测异常值很重要？ 在数据科学项目、统计分析、机器学习应用中检测异常值非常重要： 异常值会导致分布偏斜。 异常值会严重影响数据集的
描述性统计是数学统计分析里的一种方法，通过这种统计方法，能分析出数据整体状况以及数据间的关联。在这部分里，将用股票数据为样本，以matplotlib类为可视化工具，讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。
根据显著性理论（Salience Theory），投资者会被具有显著收益的股票所吸引，导致它们被错误定价。Cosemans和Frehen(2021)最近的一项研究提出了一种显著性理论（ST）测量方法，可以捕捉过去收益分布的显著性。ST的核心含义是，具有显著上升空间的股票被高估，随后的回报较低；相反，有明显缺点的股票被低估，未来回报高。传统的动量策略包括买入过去的赢家和卖出过去的输家，这在美国和国际股市中被广泛验证。然而，动量投资组合中极其突出的股票更有可能出现后续的反转，从而降低了动量策略的盈利能力。
在执行数据科学（DS）时，统计是一种强大的工具。笼统来看，统计学是利用数学来进行数据的技术分析。基础的可视化（例如，条形图等）可能会为你提供一些高级信息，而通过统计，我们可以以更加信息驱动且更有针对性的方式对数据进行操作。当中用到的数学帮助我们形成关于我们数据的具体结论，而不仅仅是猜测。
ElasticSearch 作为一个分布式的开源搜索和分析引擎，不仅能够进行全文匹配搜索，还可以进行聚合分析。
今天，我们就来了解一下其聚合分析中较为常见的 percentiles 百分位数分析。n 个数据按数值大小排列，处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。
在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量会减少到大约20分之1。
原文链接：https://www.adfpm.com/adf-performance-monitor-monitoring-with-percentiles/ 一、前言 在性能监控中什么是最好的度量—
引言：在数据分析时，对大量信息进行归纳是最基本的任务，而这就需要用到描述统计方法。
自举元学习到深度学习的时间序列预测，外推与泛化之间的关系与 Ridge Rider 探索多样化最优
解决方案：第90 个百分位是90%的数据点较小的值。 第 90 个百分位是统计分布的度量，与中位数不同。中位数是中间值。中位数是 50% 的值较大和 50% 较小的值。第 90 个百分位告诉您 90% 的数据点较小而 10% 较大的值。 统计上，要计算第 90 个百分位值： 1. 按事务实例的值对事务实例进行排序。 2. 删除前 10% 的实例。 3. 剩下的最高值是第 90 个百分位数。 示例： 有十个事务“t1”实例，其值为 1、3、2、4、5、20、7、8、9、6（以秒为单位）。 1. 按值排序——1,2,3,4,5,6,7,8,9,20。 2. 删除前 10%——删除值“20”。 3. 剩下的最高值是第 90 个百分位数——9 是第 90 个百分位数。 PS ：这里有点类似某些比赛的评分规则中，去掉了最高分； 第 90 个百分位值回答了以下问题：“我的交易中有多少百分比的响应时间小于或等于第 90 个百分位值？” 鉴于上述信息，以下是 LoadRunner 如何计算第 90 个百分位数。 在分析 6.5 中： 事务的值在列表中排序。 90% 取自值的有序列表。取值的地方是 将数字舍入到小值：0.9 *（值的数量 - 1）+ 1 在 Analysis 7 及更高 版本中：每个值都计入一个值范围内。例如，5 可以在 4.95 到 5.05 的范围内计数，7.2 可以在 7.15 到 7.25 的范围内计数。90% 取自其中和之前的交易数量 >= ( 0.9 * 值数量) 的值范围。 方法的这种差异可能导致不同的 90% 值。同样，这两种方法都会导致第 90 个百分位定义的正确值。但是，计算这些数字的算法在 LoadRunner 7 及更高版本中发生了变化。因此 ，系统有性能平均响应时间是绝对的。表示因为平均事务响应时间必须满足性能需求，可见的性能需求已经满足了用户的要求。
数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程，使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法，有助于理解数据实质的内容。
中位数（Median）是描述一个数据集中心位置的统计量，它是将数据集从小到大排序后位于中间位置的数值。如果数据集中的元素数量是奇数，那么中位数就是正中间的那个数；如果是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。
百分位数，如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为：一组n个观测值按数值大小排列。如，处于p%位置的值称第p百分位数。
导读：数据工作者经常会遇到各种状况，比如你收集到的数据并不像你期待的那样完整、干净。此前我们讲解了用OpenRefine搞定数据清洗，本文进一步探讨用pandas和NumPy插补缺失数据并将数据规范化、标准化。
在建模时，清理数据样本非常重要，这样做可以确保观察结果充分代表问题。有时，数据集可能包含超出预期范围之外的极端值。这通常被称为异常值，通过理解甚至去除这些异常值，能够改进机器学习建模和模型技能。
性能测试执行 3.1并发负载测试执行 我们采用二分逼近法来寻找并发负载测试的拐点，持续运行10分钟，如果测试错误百分比在5%以内（含5%）认为测试正常，否则认为测试出现异常。设置通过的最小值与失败最大值之间差值 (精度) 为<=15。 1）打开第1节搭建好的ebusiness_login.jmx。 2）运行，保证接口测试正确 3）去掉Debug Sampler 4）关闭JMeter图形界面。 5）在ebussine_login.jmx目录下打开命令行工具。 6）运行
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