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一些随机样本，每组分别为(N, M), N <= M, 则比例为: N/M, 如下样本：
- A: (1, 1), 比例: 1/1 = 1
- B: (29, 30), 比例: 29/30 = 0.9666
- C: (47, 50), 比例: 47/50 = 0.94
- .....
目标是：比例最高的一组
问题:
对于一些极小值如 1/1 虽然 100%，但是样本量少，不可信，所以要取样本较多的来统计，如 B 和 C 组，B 比例>C，如果排除 A 的干扰，那么应该取比例较高的 B，但 C 的样本量明显大于 B，所以数据比较可信的是 C。
对于这些(M, N)随机的情况, 请问更好的如何处理？请推荐些算法，思路等
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isb 2017-06-03 21:27:12 +08:00 via iPhone  3
看成了一本道样本分析……我去面壁了。
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RecursiveG 2017-06-03 21:42:29 +08:00 via iPhone
大概可以参考一下置信区间的思路？
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luoruiin 2017-06-03 21:44:22 +08:00
看成了一本道
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ho121 2017-06-03 21:58:31 +08:00 via Android
看比例结果是一个什么样的分布，然后把分布图的两头（或一头）的结果去除不做考虑。
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upczww 2017-06-03 23:18:00 +08:00 via Android
同看成一本道。。。
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wmq5451532 2017-06-03 23:18:55 +08:00
看成了一本道的路过
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eDeeraiD0thei6Oh 2017-06-04 00:31:43 +08:00
……
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