一、前言

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。

痛点：

每次实验需要多少流量

实验时间开多长没有概念
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。

标准正态分布N(0, 1)
Ka方分布
t-分布
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

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