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参数估计
推断型统计的核心就是用样本推测总体。在实际生产环境中，可能无法获得所有的数据，或者即便获取了所有的数据，但是没有足够的资源来分析所有的数据，在这种情况下，我们都需要用非常小量的样本特征去评估总体数据的特征，这其中的一项工作就是参数估计。
参数估计应用的场景非常的多，例如：
- 在产品侧，我们可以用参数估计的方式评估A/B测试的效果。
- 在运营侧，我们可以用参数估计的方式优化活动配置和推荐策略。
- 在市场侧，我们可以用参数估计的方式制定广告投放策略。
实施步骤
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确定分析的置信水平
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确定估计的参数类型
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计算参数估计的区间
- 数值型指标：
A = z \times 样本标准差 / \sqrt{样本数量}，其中z的值可以通过查表得到，如果置信水平选择95%，那么z的值就是1.96。大部分运营指标都是数值型指标，例如DAU、ARPU、转化率等。 - 占比型指标：
A = z \times \sqrt{占比 \times (1 - 占比) / 样本数量}，z值同上。占比型指标如性别占比、渠道占比、品类占比等。
最终得到的估计区间就是：
[样本均值 - A, 样本均值 + A]。 - 数值型指标：