A/B testing主要用来检测网站或者APP的两个版本中哪一个更好,它的中心思想是把流量一分为二,一份用作experiment group,访问新的版本,另一份用作control group,访问旧的版本. 假设现在有一个网站,要测试是否增大网页Register的字体,可以增加注册用户. 进行AB testing,首先要选择Unit of Diversion, 就是把实验分成两组的标准.在这个实验中,可以选择unique cookies to view the web page. 然后要选定
R data analysis examples 功效分析 power analysis for one-sample t-test单样本t检验 例1.一批电灯泡,标准寿命850小时,标准偏差50,40小时的差值是巨大的,此研究设定效应值d= (850-810)/50,希望有90%的可能检测到,即功效值为0.9,还希望有95%的把握不误报显著差异, 问需要多少支电灯泡. H0=850,HA=810 library('pwr') pwr.t.test(d=(850-810)/50,power=0.
A Bayes factor (BF) is a statistical index that quantifies the evidence for a hypothesis, compared to an alternative hypothesis (for introductions to Bayes factors, see here, here or here). Although the BF is a continuous measure of evidence, humans
先读几篇文章: Interpretation of Association Signals and Identification of Causal Variants from Genome-wide Association Studies GWAS have been successful in identifying disease susceptibility loci, but it remains a challenge to pinpoint the causal variants
摘要: 提出一种方法——ELBlocker,用于自动检测出Blocking Bugs(prevent other bugs from being fixed). 难度在于这些Blocking Bugs仅占很小的比例( the class imbalance phenomenon). 方法:给定一个训练集,ELBlocker首先把将训练数据划分为多个互斥的集合.对每个集合建立一个分类器,然后根据混合分类器的结果,设定一个阈值(决策边界),把 blocking bugs from non-blocki
使用WDS通过Legacy+MBR方式部署操作系统不难,网上文章也有很多,本文就不赘述了,主要记录一下通过UEFI+GPT方式部署. 网上文章虽然也有介绍通过UEFI+GPT方式部署,但大多数说的比较模糊,没有具体的操作步骤.通过Bing国际版的不断搜索,终于找到了一篇介绍的非常详尽的文章 Installing and Configuring Windows Deployment Services for PXE Booting with Windows Server 2016 虽然是英文,但
