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背景

在平时做实验的过程中，使用ab平台去分配流量，大家其实对分配多少流量"合适"，并没有谱。一般都是靠经验拍一个值，特此整理一下，如何知道，我的流量够不够。

在统计学里， 我们一般使用"抽样" 来预估 "总体"的情况。做这个事情，可行的前提是： 抽样样本能够很好的拟合总体的情况。即我们通常说的具有代表性。统计学里用 置信度 ，来衡量 样本实验与总体用户的"相似情况"。

 

 

具体描述

1、为什么要用区间估计？

一个例子：你打枪打10次，你可以得到一个平均值，比如是8.那么总体的期望是不是就是8呢？显然不是，因为你再打10次可能就是7了，那么总体的期望就变成7了嘛？
总体的期望是客观存在不会变的，既然样本是从总体中抽出来的，那么样本的均值和总体的期望应该差的不远。

你射击的均值是8，总体的期望总不能是1吧？所以，你若换句话说打枪的平均环数是[6,8]，那么相信的人就会很多了。可见，虽然扩大了总体均值的取值范围，但是可信度明显高了。
当然你不能简单无限度扩大区间范围，毕竟统计也要讲究一定的精度。所以咱就有了置信度，也就是说，你测得的均值，和总体真实情况的差距小于这个给定的值的概率，说你测得的均值就是总体期望是很草率的，但是说，我有95%的把握认为我测得的均值，非常接近总体的期望了，听起来就靠谱的多。

2、平时我们常说的95%置信度到底是什么意思呢？

要理解置信度，就要理解好置信区间。要理解置信区间，就要从统计学最基本最核心的思想去思考，那就是用样本估计总体。在统计学中，非常容易把概念模糊化，很容易把95%置信区间理解成为在这个区间内有95%的概率包含真值。
但是这里有两个容易混淆的地方
1.真值指得是样本参数还是总体参数？这个问题的答案是总体参数，我们取的数据是样本数据，点估计是样本参数的真实值，我们要估计总体参数
2.95%的概率，变动的是谁？这里95%的概率，变动的是置信区间

错误理解：假如有100个考生，100个学生中有95个考分落在（70,80）这个区间内。这就是95%置信度。
这是非常错误的理解，样本与总体的关系没有思考清楚。置信区间是估测总体参数的真值，这个值只有一个，且不会变动。
那正确的应该怎么理解呢？
样本数目不变的情况下，做一百次试验，有95个置信区间包含了总体真值。置信度为95%。换言之，若扩大样本容量，考100次试，这100名学生的成绩组成改的区间有95次包含了总体真正的均值，那这才是95%置信度。说白了，我们有95%的把握说总体的真值在这个区间内。

 

 

 

参考内容：

https://wenku.baidu.com/view/c7bb8fb6f121dd36a32d82ad.html

http://bbs.pinggu.org/thread-3037010-1-1.html

http://blog.csdn.net/cn_rigel/article/details/8393121