统计估计算法

问题描述：

我不确定这个问题是否适合堆栈溢出，但我会试一试。我有一些数据如下：（例如30％而不是17％）统计估计算法

alt text

我也有另外一组数据，我相信遵循类似的分布，但我只知道总百分比任何人都可以建议一种算法来根据新的总体％和原始分布来估算每个单独层的％s？

这是一个很好的问题。我会编辑你的测试，并删除你的第一个礼让。一个问题的第一对夫妇被显示为工具提示或预览，所以你应该放弃手续，并得到权利。 – JoshBerke 2009-04-26 15:32:53

可能的总数是否应该保持不变？ – 2009-04-26 15:52:33

答

你的问题还不清楚。如果您想通过包含您获得的附加数据来估算新的总百分比，则必须将数量与您的百分比相关联，以便您可以创建平均加权平均值。

如果您想确定新的数据集是否具有与历史数据不同的分布，有几个测试主要是对特定值下的累计实际值与预期值的百分比进行钝角计算。关于这个问题有很多关于比较两个种群分布的文献。

对于成对样本Wilcoxon-Rank是一种标准方法，如果您不能对数据的分布做出任何假设。对于非配对数据non-parametric statistics存在，但他们需要一些深入的研究。

答

Step-1：如果您的总体比例为17％→30％，那么Actual（合计）为105→〜189。

步骤2：这个数字需要被分布在所有元素实际列

从这里事情变得非线性的，我们需要一些公式在实际从可能到达。这需要是一个总的功能。

即函数（可能，总（实际））=实际。

如果我们能在上面的到达，那么它可能工作;）

答

如果新的总为x，然后把（627分之22）* X尽可能为1级，和（627分之21） * x与第1层的实际值相同，这将为您提供与第1层相同的百分比。然后针对其他层执行相同的操作（第2层可能是（45/627）* x等）。