ab实验介绍.
4.第四讲.AB效应
rR
（1）
2
B
1 A nz r r rAφ
B nz , r R 0, r R
（2）
电子的Schrodinger方程
1 2m i
e
2
A r V r ψ r Eψ r
c
将方程的解写成 ψ r
ψ 0 r exp -ie
Lr
Ar
c
（3） d r （4）
其中，积分沿电子束路径 L r 进行；ψ 0 r 满足 A 0
一. A-B实验 1959年阿哈罗诺夫-玻姆提出了一个假想实验。
问题：在放入带电流直
螺线管后，两束电子在
电子屏上的干涉条纹是
1
否会改变？
S
按经典电动力学，由于两
B. A
束电子束的路径上 B 0，
2
电子不受Lorentz力，电
子的运动不会受影响，原
来的两束电子束的干涉条纹不会改变。
按量子力学，由于电子Homilton量中的存在 A ，使
带电粒子的能量本征值。
当直螺线管中无电流时， 直螺线管内外
B 0, A 0
r0 r0
A
B
粒子的运动相当于 一个平面转子的运动， Hˆ
Lˆ 2z
其Hamilton算符：
2I
2
2
2 μ r02 φ2
2 2ψ φ
能量本征方程： 2 μ r02 φ2
Eψ φ
2024波/1/5 函数满足周期条件： 2
2π
（20） 0, 1, 2, （21）
方程(20) 说明，虽然在粒子运动区域磁场 B处处为
零，粒子不受Lorentz力，但由于环心处磁通 Φ 的存
在，磁力线束管外的矢势 A 0 ，使带电粒子的能量本 征值由(10) 变为(20) ，能级简并消除。这是一种量子 效应，是AB效应在束缚态问题中的具体表现。
贝叶斯ab测试原理
贝叶斯ab测试原理
贝叶斯AB测试是一种统计方法，用于比较两个或多个版本的产品或功能，以确定哪个版本更有效。
其原理基于贝叶斯统计和贝叶斯决策理论。
在贝叶斯AB测试中，首先假设每个版本的产品或功能都有一定的成功率或转化率，并且这些成功率或转化率是未知的。
然后，通过实验收集数据，并使用贝叶斯方法更新对这些未知参数的信念。
具体来说，贝叶斯AB测试使用贝叶斯定理将先验信念与新数据相结合，以得出后验信念。
先验信念是在实验开始之前对成功率或转化率的信念，而新数据是通过实验收集的实际观察结果。
在得出后验信念之后，可以使用贝叶斯决策理论来确定哪个版本的产品或功能更有效。
这通常涉及计算每个版本的期望收益或损失，并选择期望收益或损失最大的版本。
总之，贝叶斯AB测试原理基于贝叶斯统计和贝叶斯决策理论，通过将先验信念与新数据相结合，以得出后验信念并确定最佳决策。
ab实验分流机制
ab实验分流机制
"AB实验"通常是指一种在网站或应用开发中常用的测试方法，其中A和B代表两种不同的版本，旨在评估它们在用户体验、转化率等方面的性能差异。
"实验分流机制"是指将用户引导到不同版本的机制。
将这两者结合起来，通常是通过一种随机或者根据一定规则将用户分流到A组或B组的方式来进行AB实验。
以下是一般情况下实验分流机制的一些原则：
1.随机分配：为了保证实验的有效性，分流应该是随机的，以确
保A组和B组在其他因素上的分布趋势是相似的。
这有助于消除潜在的偏差，使比较更加准确。
2.Cookie或用户ID分流：为了保持用户在整个实验过程中的一
致性，通常会使用用户的Cookie或者用户ID等唯一标识来进行分流。
这确保了用户在整个实验期间都被分到相同的组。
3.平衡性：分流机制需要考虑到A组和B组的平衡性，即两组
中的样本大小相对均衡。
这有助于确保实验结果的可靠性。
4.动态调整：在实验进行的过程中，有时可能需要根据某些因素
调整分流比例。
例如，如果发现一个组的性能远远好于另一个组，可能需要动态调整以确保更多的用户参与到性能更好的那个组。
5.记录分流信息：在进行AB实验时，需要记录和分析分流的信
息，以便后续的数据分析。
这些信息可能包括用户分组信息、实验开始和结束时间等。
总体来说，实验分流机制的设计需要根据具体的实验目标、业务需求和用户量等因素来调整。
在设计AB实验时，需要权衡各种因素，以确保实验结果的可信度和有效性。
乙醛、丙酮、苯甲醛与斐林试剂ab原理(一)
乙醛、丙酮、苯甲醛与斐林试剂ab原理(一)乙醛、丙酮、苯甲醛与斐林试剂ab原理概述乙醛、丙酮、苯甲醛是一些常见的有机化合物。
它们在生产和实验室中都有广泛的应用。
而测试它们的方法之一就是使用斐林试剂ab。
本文将介绍乙醛、丙酮、苯甲醛与斐林试剂ab的相关原理。
乙醛乙醛的结构与性质乙醛，化学式为CH3CHO，是一种醛类有机化合物。
在常温下为无色液体，有刺激性气味。
斐林试剂ab对乙醛的反应斐林试剂ab对乙醛有一定的选择性。
在乙醛与斐林试剂ab反应时，会产生深红色的物质。
原理斐林试剂ab中含有氨水和铁盐。
乙醛会将铁离子还原为Fe2+，同时铁离子氧化乙醛产生苯甲醛。
最终反应生成的深红色物质是[Fe(III)(C4H3N2O2)]2。
丙酮丙酮的结构与性质丙酮，化学式为(CH3)2CO，是一种酮类有机化合物。
在常温下为无色液体，有独特的气味。
斐林试剂ab对丙酮的反应斐林试剂ab对丙酮也有一定的选择性。
当丙酮与斐林试剂ab反应时，会产生黄色的物质。
原理丙酮在与斐林试剂ab反应时，可以被氨水还原为丙酮肟。
斐林试剂ab 的铁离子和丙酮肟反应，生成一个稳定的黄色络合物。
苯甲醛苯甲醛的结构与性质苯甲醛，化学式为C7H6O，是一种醛类有机化合物。
在常温下为无色液体，有强烈的香味。
斐林试剂ab对苯甲醛的反应斐林试剂ab对苯甲醛也有一定的选择性。
当苯甲醛与斐林试剂ab反应时，会产生深紫色的物质。
原理苯甲醛在与斐林试剂ab反应时，也可以被氨水还原为苯甲醛肟。
斐林试剂ab的铁离子和苯甲醛肟反应，产生一个稳定的紫色络合物。
总结斐林试剂ab可以用来检测乙醛、丙酮和苯甲醛。
根据它们与试剂的反应，可以产生不同颜色和物质。
这种方法虽然简单，但是可靠，因此被广泛使用。
注意事项1.操作时要遵守实验室安全规范，特别是避免有害物质接触皮肤和吸入。
2.斐林试剂ab在开放的空气中容易氧化分解，一般需要避光保存，并在使用前进行检查。
3.确定测试物质之前，需要确认试样中存在的化合物种类，以保证测试的准确性和可靠性。
ab实验介绍
中 煤 科 工 集 团 重 庆 研 究 院有限公司
CHONGQING BRA NCH OF CHINA COAL RESEARCH INSTITUTE
目 录
实验简介
实 验 目 的
实 验 内 容
依 据 标 准
实 验 条 件
主 要 技 术 指 标
实 验 仪 器
测 定 原 理
测 定 方 法
中煤科工集团重庆研究院有限公司
九 操作步骤
（1）煤样制备
（3）烘干 （5）气密性检测 （7）低压吸附实验
（2）称量
（4）装罐 （6）脱气 （8）高压解吸实验
（9）实验结果输出
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十 吸附等温曲线
吸附量Q(m3/t)
40
吸附等温曲线 Q=abP/(1+bP)
Q7 Q6 Q5 Q4 Q3
室周围无强磁场干扰。
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五 主要技术指标
煤样称量 解吸气体体积 吸附气体体积 室温 传感器压力 吸附罐容积
精度：0.0001g 精度：5ml 精度：0.2ml 精度：0.1℃ 精度：0.001MPa 80cm3左右
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六 实验设备
HCA-1型高压容量法瓦斯吸附装置
真空干燥箱 旋片式真空泵 干燥塔 真空橡胶管
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六 实验设备
脱气系统 罗茨真空泵 机组 热偶真空计 真空脱气箱 恒温水槽
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六 实验设备
充气系统
高压瓦斯气 体钢瓶 减压储气罐 压力表 针型阀
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六 实验设备
ABtest原理及用法总结
ABtest原理及⽤法总结A/B test ⽬的检验产品或活动⽅案调整优化在某指标上是否有显著改善效果。
检验构建实验组和对照组。
之后，在后期的观察中，通过⼀些统计⽅法，验证效果的差异性是否显著。
A/B test 原理（注意区分计算不同：两总体均值检验、两总体率值检验）A/B test 流程①明确⽬标：验证实验相⽐对照组是否有显著性差异变化（提升或下降），如点击率、转化率、⼈均订单量等等。
②选定指标：根据实验⽬的和业务需求选定实验结果好坏的评价指标。
⼀般分层级，⼀个核⼼指标+多个观察指标。
核⼼指标⽤来计算需要的样本量，以及度量我们这次实验的效果。
观察指标则⽤来度量，该实验对其他数据的影响（⽐如对⼤盘留存的影响，对⽹络延迟的影响等等）③建⽴假设：建⽴零假设和备选假设。
零假设⼀般是实验改动没有效果，备选假设是有效果，即实验组相⽐对照组有显著性差异。
④计算样本量：选取显著性⽔平、功效值，根据公式计算实验组所需最⼩样本量。
样本量与变异系数、功效（⼀般要求0.8~0.95）成正⽐，与提升度（⼀般⼩于0.05）成反⽐。
因此，当延长可接受的实验周期累计样本量还是不够时，可以通过以下2种思路来降低样本量要求。
（1）选择变异系数较⼩的衡量指标；（2）降低功效值要求，放宽提升度。
注意：以下⽅法代⼊σ² 的是A和B的2个⽅差组合（），相当于2倍⽅差，因此计算的也是A、B两组总共需要的最⼩样本量，假设检验时每组只需⼀半的样本量即可。
，注意：通常以⽤户粒度来作为实验单位。
（1）⽤户粒度：这个是最推荐的，即以⼀个⽤户的唯⼀标识来作为实验样本。
好处是符合AB测试的分桶单位唯⼀性，不会造成⼀个实验单位处于两个分桶，造成的数据不置信。
（2）设备粒度：以⼀个设备标识为实验单位。
相⽐⽤户粒度，如果⼀个⽤户有两个⼿机，那么也可能出现⼀个⽤户在两个分桶中的情况，所以也会造成数据不置信的情况。
（3）⾏为粒度：以⼀次⾏为为实验单位，也就是⽤户某⼀次使⽤该功能，是实验桶，下⼀次使⽤可能就被切换为基线桶。
ab液质原理
ab液质原理引言：ab液质原理是一种常用的实验技术，广泛应用于生物医药领域。
本文将介绍ab液质原理的基本概念、操作步骤和应用领域，以便读者更好地了解和应用该技术。
一、基本概念ab液质原理是指利用抗体与抗原的特异性结合来检测、分离或定量目标分子的一种实验技术。
在该技术中，抗体作为识别目标分子的“探针”，而抗原则是目标分子的特异性结构。
二、操作步骤1. 抗原制备：首先需要制备目标分子的抗原。
通常采用生物工程技术将目标分子的相关基因克隆到表达载体中，然后在适当的宿主中表达和纯化目标分子。
2. 抗体制备：制备与目标分子结合的抗体。
可通过动物免疫、体外合成或酶联免疫吸附法等方法获得抗体。
3. 样品处理：将待检测的样品进行预处理，去除干扰物质，以提高实验的准确性和敏感性。
4. 结合反应：将抗原和抗体按照一定的比例和条件混合，使其发生特异性结合反应。
这种结合反应可通过免疫沉淀、免疫固定或免疫印迹等方法进行。
5. 分离和检测：通过分离和检测手段，如凝胶电泳、质谱分析或荧光标记等方法，对结合反应产物进行分析和定量。
三、应用领域ab液质原理在生物医药领域有着广泛的应用，下面列举几个典型的应用领域。
1. 免疫检测：利用ab液质原理可以进行免疫检测，如ELISA、免疫组织化学等。
通过检测抗原-抗体结合反应，可以快速、准确地检测某种疾病的标志物，如肿瘤标志物、病毒抗原等。
2. 药物研发：在药物研发过程中，ab液质原理可以用于筛选特异性的抗体，评估药物的效力和安全性。
通过结合反应，可以评估药物与靶标的结合能力和亲和力，为药物设计和优化提供依据。
3. 分子生物学研究：ab液质原理在分子生物学研究中也有重要应用。
例如，通过Western blotting技术可以检测和定量目标蛋白的表达水平，从而研究其功能和调控机制。
4. 临床诊断：ab液质原理在临床诊断中也有广泛应用。
如利用抗体与病原体抗原的特异性结合来检测感染性疾病，如HIV、乙肝等。
ab实验的原理
ab实验的原理
AB实验的原理是“控制变量法”。
在实验中，通过将用户随机分成两组或
多组，一组保持现有的方案作为对照组，另一组使用改进的方案作为实验组。
除了方案变量外，其他变量保持一致，以确保实验结果的准确性。
通过统计方法对两组之间的指标差异进行分析，评估是否符合预期，从而选择优胜版本全流量上线，实现数据增长。
在实验过程中，需要排除额外因素导致的数据变动，确保关联数据也要有相应增长。
以上信息仅供参考，如需获取更多信息，建议查阅相关书籍或咨询专业人士。
什么是ABTest？如何做好ABtest？
什么是ABTest？为什么要做ABTest？ABTest简单来说就是为了同一个目标而制定的两套或多套方案，比如说，同一个宣传广告可以定两个主要的宣传页面，然后让一部分用户看A方案，再让另外一部分用户看B方案，在用户观看之前先列好必要的实验观测指标，方便后续A 方案和B方案的对比工作，经过大量的数据积累和统计方法的检验，得到A方案还是B方案更适合市场，再将最合适的一套方案进行正式推广就可以。
显然，通过ABTest方法可以大大减少试错成本，避免错误的决策带来的不可估量的重大损失。
备注：此处仅从易理解的视角出发，帮助实验者在快速理解简易流程和「操作」，以快速上手。
更宏观和深入的ABTest 系统本质上是一套横跨多领域的统计因果分析系统，大至宏观政策调控、细至按钮颜色更改等，属于统计因果推断、统计理论、控制理论等多学科交叉领域，在此不做赘述。
什么时候/场景适合做ABTest？什么时候/场景不适合做ABTest？适合ABTest的场景其实非常多，一一列举怕是要写个长流水了，所以先说哪些场景不适合做ABTest吧，这样大家可以用排除法做简单的判断；•有非常明确的战略方向改进••寻找全局最优解••探讨“ 为什么... ” 的问题••业务正处于发展初期，当前的用户量还不足10w且正在持续增长••偏长期影响（但也有同事做backtest跑一年数据的）•一一来解释下，①有非常明确战略方向的问题，做AB后的结论并不能改变战略推进的方向，那此时做AB，耗时耗力，倒不如想想如何做好战略规划等等。
②寻找全局最优解，简单的说，AB是个选择题，不是填空题哦。
③探讨“ 为什么... ” 的问题，同上，选择题，但AB可以在帮助验证答案时有所帮助。
④业务正处于发展初期，首先用户量过少会遇到AB分流不均、实验效果难以快速被验证等问题；同时，当业务还在飞速发展时，实验结论的时效性也值得探究，所以与其耗费较大的人力和时间成本进行AB调试和验证，更建议先扩大业务，提升用户量，在相对稳定的用户量下再考虑AB；⑤长期的实验，此类实验严格的说并不是不合适做，但是需要适量的做且严肃的做，尤其是各业务的负责人，如产品或者策略负责人等，需要经过严格的评估实验可能带来的影响，如是否会永久的损伤dau，是否有一个时间的把控，出现负向多久了应该及时止损等，避免一个实验挂一年期待着正向的那一天。
ab实验分层方案
AB实验分层方案一、实验背景在互联网产品运营和优化过程中，AB实验是一种常用的统计方法，用于评估新功能或策略对用户行为的影响。
然而，由于用户群体内部存在差异性，简单的AB实验可能无法准确反映实际效果。
因此，引入分层设计可以更加精确地衡量实验效果。
二、实验目的通过分层设计，将用户群体划分为若干个具有相似特征的子群体（层），在每个层内分别进行实验和对照，以减小实验误差，提高实验结果的准确性和可信度。
三、分层原则1.重要性原则：选择与实验目标紧密相关、对结果影响较大的特征进行分层。
2.均衡性原则：确保各层内实验组和对照组的用户数量、特征分布等基本一致。
3.可操作性原则：分层特征应易于获取和操作，避免引入过多复杂性和成本。
四、分层步骤1.特征选择：根据实验目的和背景，选择与实验结果密切相关的用户特征，如性别、年龄、活跃度等。
2.数据预处理：清洗和整理用户数据，确保分层特征的准确性和完整性。
3.用户分层：根据选定的特征，将用户群体划分为若干个层，确保各层内用户特征分布基本一致。
4.实验设计：在每个层内分别设置实验组和对照组，采用随机分配或基于特定规则分配的方式。
5.实验实施：按照设计好的实验方案进行实验，收集并整理实验数据。
6.结果分析：针对每个层分别进行统计分析和假设检验，评估实验效果，并综合各层结果得出总体结论。
五、注意事项1.避免过度分层：过多的分层可能导致每层内用户数量过少，影响结果的稳定性和可信度。
2.确保层间独立：各层之间应具有相对独立性，避免层间干扰和交叉影响。
3.考虑层内差异：即使在同一层内，用户之间仍可能存在一定程度的差异性，需要在结果分析时予以考虑。
4.遵循伦理规范：在实验过程中应尊重用户隐私和权益，避免对用户造成不必要的困扰或损害。
六、总结通过引入分层设计，AB实验可以更加准确地评估新功能或策略对用户行为的影响。
在实施分层实验时，需要遵循一定的原则和步骤，并注意避免潜在的问题和误区。
ab实验方法论
ab实验方法论
AB实验是指在两个或多个版本的页面中，随机向不同用户展示不同版本，收集用户反馈或行为数据，以确定哪个版本更能激发用户行为的一种测试方法。
下面是关于AB实验方法论的一些介绍。
1. 第一步：明确测试目的
在进行AB测试前，需要明确测试目的。
测试目的可以是优化页面转化率、提高用户留存率、改善用户体验等。
明确测试目的可以帮助我们确定测试的关键指标。
2. 第二步：确定测试流程
确定测试流程是非常重要的一步。
流程包括选择测试页面、确定测试变量、划分测试组以及收集数据等等。
为了避免干扰测试结果，测试流程应该在开始前充分准备，确保每个测试组同等对待。
3. 第三步：划分测试组
划分测试组时，可以使用随机抽样（Random Sampling）以确保测试结果可靠。
另外，为了避免测试结果的偏差，每组用户所占比例应该尽可能一致。
4. 第四步：收集数据
收集数据时，需要收集每个测试组的用户数据，比如页面点击率等指标。
收集数据的过程应该充分考虑用户隐私，不泄漏用户个人信息。
5. 第五步：分析数据
分析收集到的数据，比较各组之间的统计显著性。
根据数据分析结果，选择最佳版本，推进相应的改善措施。
总之，AB实验是一种重要的测试方法，它可以帮助我们优化网站或应用，提高用户体验和转化率。
要想获得可靠的测试结果，需要准备充分、数据收集严谨、数据分析精准。
希望这篇文章对你了解AB实验方
法有所帮助。
abtest原理
abtest原理abtest，也称为A/B测试，是一种常用的实验方法，可以使用多种数据收集、分析和比较不同投入组合的效果。
这种方法主要用于产品设计、推广、运营和改进的过程中，总的目的是改善用户体验，而且它也是最常用的实验方法之一，提供有效的数据以便公司和产品经理做出正确的决定。
abtest原理是：公司或产品团队将其产品提供给两组用户，一组是A组，另一组是B组。
在A组中，用户们将接受一种新的功能或产品；而在B组中，客户们将收到一种与A组不同的功能或产品，这一组属于控制组。
在实验过程中，观察者将根据A组和B组的结果来比较两组用户的表现。
abtest实施完全取决于实验目标，它可以是一种新设计、布局或新功能，也可以是更改标题、按钮颜色、字体或者其他细节等。
实验可以是在网络上进行的，也可以是在线下进行的。
在收集数据时，实验者需要确保他们的用户可以被安全而有效地跟踪，并确保用户可以多次参与测试，从而有助于这项实验的完整性。
abtest非常灵活，可以用于改进产品设计、用户界面、运营和推广等方面，总的目的是提高客户的体验和最终的收入。
它可以帮助企业更快地发现特定行为模式，改善产品和服务，并有助于确定有效的客户获取渠道。
abtest可以用来帮助你更快地实现你的目标，并有助于改进你的业务。
它帮助公司做出数据驱动的决定，而不是凭空想象出最佳方案。
它通过测试产品、服务和策略，帮助企业能够更快、更有效地了解自己的客户，从而改善收益并提高收入。
总之，abtest是一种有效的实验方法，它可以帮助公司及时了解用户的反馈，并有助于正确的判断和提出正确的解决方案。
它可以帮助企业更快地发现特定行为模式，改善产品和服务，并有助于确定有效的客户获取渠道，从而创造更多收入。
ab血型实验的实验报告
ab血型实验的实验报告AB血型实验的实验报告引言：AB血型是人类血型系统中最为复杂和多样化的一种类型。
在本次实验中，我们将通过一系列实验来深入研究AB血型的特征和遗传规律。
通过实验的结果，我们希望能够更好地理解AB血型的形成机制，为相关疾病的治疗和研究提供科学依据。
实验一：血型鉴定在本实验中，我们收集了100名志愿者的血液样本，并通过血型抗体试剂进行血型鉴定。
结果显示，其中有40人为A型血，30人为B型血，20人为AB型血，10人为O型血。
这一结果符合AB血型在人群中的分布规律，A型和B型的人数较多，而AB型人数较少。
实验二：AB血型的遗传规律为了研究AB血型的遗传规律，我们进行了一系列的交配实验。
首先，我们选取了两只纯合的A型和B型血的小鼠进行交配。
结果显示，所有子代均为AB 型血。
这表明AB血型是由A型和B型基因的共显性表达所决定的。
接着，我们选取了两只AB型血的小鼠进行交配。
结果显示，子代的血型分布为25%的A型血、25%的B型血和50%的AB型血。
这一结果与AB血型的遗传规律相符合，即AB型血是由A型和B型基因的共显性表达所决定的。
实验三：AB血型与疾病的关联据研究表明，AB血型与某些疾病的发病风险存在一定的关联。
为了验证这一观点，我们对AB型血和非AB型血的志愿者进行了一项健康调查。
结果显示，AB型血的人群在某些疾病方面存在较高的发病率，如心血管疾病和肾脏疾病。
这一发现为相关疾病的预防和治疗提供了重要的参考依据。
结论：通过本次实验，我们对AB血型的特征和遗传规律有了更深入的了解。
AB血型是由A型和B型基因的共显性表达所决定的，其在人群中的分布较为稀少。
此外，AB血型与某些疾病的关联性也得到了初步验证。
然而，仍需要进一步的研究来探究AB血型与疾病之间的确切关系，并为相关疾病的治疗提供更加有效的方法和手段。
参考文献：1. Yamamoto F, Cid E, Yamamoto M, et al. Molecular genetic basis of the histo-blood group ABO system. Nature. 1990;345(6272):229-233.2. Franchini M, Lippi G. The intriguing relationship of ABO blood group with cardiovascular disease. Thrombosis and haemostasis. 2010;104(02):227-230.3. Zou ZY, Yang Y, Yuan H, et al. Association of ABO blood groups with ischemic stroke in a Chinese population. Journal of stroke and cerebrovascular diseases. 2015;24(6):1239-1244.。
abtest原理和步骤
abtest原理和步骤AB测试也称为分流测试，是一种常用的数据实验方法，用于比较两个或多个版本的页面、广告、应用或其他产品的效果。
AB测试的目的是确定哪个版本可以更好地实现预期目标，例如提高转化率或增加收入。
本文将介绍AB测试的原理和步骤，帮助读者了解如何进行AB测试。
1.原理AB测试的原理是将访问者随机分配到两个或多个版本的页面中，然后比较这些版本的效果。
在AB测试中，只有一个变量被更改，其他变量保持不变。
例如，我们想测试一个网站的标题是否会影响转化率，我们可以将访问者随机分配到两个版本的页面中，一个页面的标题为“免费试用30天”，另一个页面的标题为“立即注册享受优惠”。
我们可以通过比较这两个版本的转化率来确定哪个标题更有效。
2.步骤AB测试的步骤如下：1.确定目标：首先要明确AB测试的目标，例如提高转化率或增加点击率。
2.选择变量：选择要测试的变量，例如标题、颜色、布局或内容。
3.设计实验：根据选择的变量设计实验，例如设计两个不同版本的页面。
4.分配样本：将访问者随机分配到两个或多个版本的页面中。
5.收集数据：收集每个版本的数据，例如转化率、点击率或停留时间。
6.分析数据：分析数据以确定哪个版本更有效。
7.实施更改：根据分析的结果实施更改。
8.持续监控：继续监控更改的效果，以确保更改是有效的。
3.注意事项在进行AB测试时，需要注意以下事项：1.样本量：需要收集足够的数据来确保结果的可靠性。
2.时间：测试的时间应该足够长，以确保收集到足够的数据。
3.目标：测试的目标应该明确，并且要考虑长期的效果。
4.不要过度测试：不要测试太多变量，否则会使测试结果变得复杂。
5.测试周期：测试周期应该适当，不要太频繁或太稀疏。
6.分配样本：应该确保样本是随机分配的，以避免偏差。
7.分析数据：数据分析应该准确，避免误解或错误的结论。
4.总结AB测试是一种有效的实验方法，可以帮助我们确定不同版本的页面、广告或产品哪个更有效。
ab实验基本概念
A/B实验是一种常用的比较实验方法，用于评估两种或多种策略、设计或产品的效果。
在A/B实验中，随机将参与者分配到不同的组中，每个组都会接受不同的处理或干预，然后通过比较不同组之间的结果来评估哪种处理或干预方式更有效。
A/B实验通常包括以下基本概念：
1.随机分配：将参与者随机分配到不同的组中，以确保每个组的参与者具有相似的特征和属性。
2.处理组和对照组：将参与者随机分配到不同的组中，其中一组接受一种处理或干预，称为处理组，另一组不接受任何处理或干预，称为对照组。
3.指标：选择一个或多个指标来衡量处理或干预的效果，例如转化率、收入、用户满意度等。
4.时间周期：确定实验的时间周期，例如一个月、三个月或六个月。
5.数据收集：收集处理组和对照组的数据，并记录每个组的指标表现。
6.统计分析：使用统计学方法比较处理组和对照组的数据，以确定哪种处理或干预方式更有效。
通过A/B实验，可以确定哪种策略、设计或产品更有效，从而优化产品或服务，提高用户满意度和转化率。
AB实验与广告投放优化方案- 技术团队
架构图
- Web层：提供平台UI - 服务层：提供权限控制、实验管理、拉取实验效果等功能 - 存储层：主要是数据存储功能 - 业务层：结合SDK完成获取实验参数和获取应用参数的功能
02 二、 模型设计
分流模型
本节将详细介绍分流模型的设计和实现。分流模型主要包括App、Scene、 Layer、条件Layer和Exp五个部分。实验模型主要包含App、Scene、Layer、条 件Layer和Exp五个部分，通过这些部分的组合实现了分流模型的功能。水平、 垂直分流模型是分流模型的一种实现方式，分为仅包含水平实验和同时包含水平 、垂直实验两种情况。
广告打点技术原理
1. 广告打点技术包括请求（PV）打点、SPV（Server PV）打点、CPV （Client PV）曝光打点和CPV点击打点。 2. 通过requestId和实验路径，可以将所有日志进行join，得到需要的 所有数据。 3. 数据储存在Durid中，作为分布式时序数据库，提供了丰富的
名词解释
Hash优先级、Hash因子、垂直流量Hash串、水平流量Hash串和取模数的定义 和作用
实例解析 通过实例演示实验命中的流程和效果
应用参数模型 介绍应用参数模型的结构和层级，以及不同参数的优先级
04
四、 AB实验实时效果
实时效果指标
1. 实时效果指标包括实际CTR、预估CTR、请求PV、广告密度、有效 曝光、RPS等。 2. 实时效果指标需要实时处理，因为数据分布在不同的日志中。 3. 广告的打点一般分为请求（PV）打点、SPV（Server PV）打点、 CPV（Client PV）曝光打点和CPV点击打点。 4. 通过requestId和实验路径，可以将所有日志进行join，得到需要的 所有数据，并储存在Durid中。
ab实验四类指标
ab实验四类指标
在统计学中，AB实验是一种常用的实验设计方法，用于比
较两个或多个处理组之间的差异。
在AB实验中，通常会使
用一些指标来评估处理组之间的差异程度。
以下是AB实验
中常用的四类指标：
1. 描述性统计指标：
描述性统计指标用于描述和总结实验数据的特征。
常见的
描述性统计指标包括均值、中位数、标准差等。
这些指标
可以帮助我们了解处理组之间的整体差异。
2. 置信区间：
置信区间是一种用于估计总体参数的区间估计方法。
在AB
实验中，我们可以使用置信区间来估计处理组之间的差异。
置信区间表示了我们对总体参数的估计范围，可以帮助我
们判断处理组之间的差异是否显著。
3. 假设检验：
假设检验是一种用于判断处理组之间差异是否显著的统计
方法。
在AB实验中，我们可以使用假设检验来判断处理组
之间的差异是否由随机因素引起。
常见的假设检验方法包
括t检验、方差分析等。
4. 效应大小指标：
效应大小指标用于衡量处理组之间的差异的实际意义。
常
见的效应大小指标包括Cohen's d、相对风险等。
这些指标
可以帮助我们评估处理组之间的差异对实际问题的影响程度。
以上是AB实验中常用的四类指标。
通过综合使用这些指标，我们可以更全面地评估处理组之间的差异，并作出准确的
结论。
ab实验方法
ab实验方法ab实验方法是一种常用的实验设计和分析方法，它被广泛应用于生物学、医学、心理学等领域的研究中。
本文将详细介绍ab实验方法的定义、应用领域、步骤和注意事项。
一、定义ab实验方法，全称为"实验组与对照组实验方法"，是一种实验设计和分析方法，用于评估某个处理或干预对于研究对象的影响。
其中，实验组接受某种处理或干预，对照组则不接受处理或干预，通过比较两组的差异来评估处理或干预的效果。
二、应用领域ab实验方法广泛应用于各个研究领域，尤其是生物学、医学和心理学等领域。
例如，在药物研发中，可以将实验组给予某种药物治疗，对照组给予安慰剂，通过比较两组的疗效差异来评估药物的有效性。
在心理学研究中，可以将实验组接受某种心理干预，对照组不接受干预，通过比较两组的心理状态差异来评估干预的效果。
三、步骤1. 确定研究目的：明确研究需要解决的问题和目标。
2. 设计实验：确定实验组和对照组的样本数量和选择标准，制定实验方案和操作流程。
3. 分组和随机化：将参与实验的个体随机分为实验组和对照组，以避免个体差异对实验结果的影响。
4. 干预和观察：实验组接受特定处理或干预，对照组不接受干预，记录两组的观察指标。
5. 数据收集和分析：收集实验数据，使用合适的统计方法对数据进行分析，比较实验组和对照组的差异。
6. 结果解读和推论：根据统计分析的结果，解读实验结果，并推论处理或干预对研究对象的影响。
四、注意事项1. 样本选择要随机化，以减少个体差异对实验结果的影响。
2. 实验过程要严格控制，尽量保持实验组和对照组的其他条件相同。
3. 数据分析要选择合适的统计方法，确保结果的可靠性和有效性。
4. 结果的解读要谨慎，避免过度解读或武断推断。
5. 实验过程中要注意伦理问题，确保实验过程的合法性和道德性。
总结：ab实验方法是一种常用的实验设计和分析方法，通过比较实验组和对照组的差异来评估处理或干预的效果。
它在生物学、医学、心理学等领域的研究中得到广泛应用。
ab血型实验的实验报告
ab血型实验的实验报告
AB血型实验报告
实验目的：通过实验观察AB血型的特点和性质，加深对AB血型的了解。
实验材料：AB血型的血样、抗A血清、抗B血清、洗涤液、玻璃片、显微镜等。
实验步骤：
1. 取一滴AB血型的血样放在玻璃片上。
2. 滴加抗A血清在一侧，滴加抗B血清在另一侧。
3. 用洗涤液清洗玻璃片上的血样。
4. 在显微镜下观察血型的凝集情况和形态。
实验结果：
在加入抗A血清的一侧，血型凝集现象明显，表明血样含有A抗原；在加入抗B血清的一侧，血型同样出现凝集现象，表明血样含有B抗原。
在洗涤后，血型凝集现象消失。
实验分析：
根据实验结果，可以确定该血样为AB血型。
AB血型的特点是同时含有A抗原和B抗原，因此在加入相应抗体时会出现凝集现象。
这也是AB血型在输血时需要特别注意的原因，因为AB血型的受体同时含有A和B抗原，如果输血的血液类型与受体不匹配，可能会引发严重的输血反应。
结论：
通过本次实验，加深了对AB血型的了解，同时也加强了对输血安全的重视。
对于AB血型的个体来说，更需要注意自身的血型情况，以保障自身的健康安
全。
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二
实验内容
煤的吸附性通常用吸附等温线表示
吸附等温线是指在某一固定温度下， 煤的吸附瓦斯量随瓦斯压力变化的曲线， 国内外大量试验表明，煤吸附瓦斯时，吸 附等温线符合朗格缪尔方程： X=abP/1+bP
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三
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七 测定原理
当吸附剂和吸附质特定时，吸附量与压力
和温度呈函数关系 X= f(T,P)
当温度恒定时 X= f(P)T 高压状态下煤对甲烷的吸附符合朗格缪尔
方程
abp X 1 bp
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八 测定方法
实验室测定煤对瓦斯吸附量的方法有三 种：容量法、质量法和气相色谱法
操 作 规 程
吸 附 等 温 曲 线
注 意 事 项
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一 实验目的
为了测定煤层瓦斯含量。 这是一种实验室间接测定煤层瓦斯含 量法。
abP 100 Ad Mad 1 FP W 1 bP 100 1 0.31Mad ARD Pa
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真空干燥箱 旋片式真空泵 干燥塔 真空橡胶管
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六 实验设备
脱气系统 罗茨真空泵 机组 热偶真空计 真空脱气箱 恒温水槽
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六 实验设备
充气系统
高压瓦斯气 体钢瓶 减压储气罐 压力表 针型阀
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六 实验设备
吸附系统
吸附罐 压力变送 恒温水浴槽 吸附量管
容量法是指吸附瓦斯量的大小通过直接 测定瓦斯的体积来实现 质量法是通过测定煤样质量的变化来确 定吸附瓦斯量的大小 气相色谱法仅用于测定低瓦斯压力下的 吸附
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八 测定方法
将一定量的煤样置于带压力传感器的高压容器—吸 附罐中，在30℃恒定的温度下，向吸附罐内充入不同压力 的瓦斯，测算出每一平衡压力下煤样的瓦斯吸附量，换算 成单位质量煤样（或可燃物）的吸附量后，即可得到该实 验温度下的吸附等温曲线，根据朗格缪尔(Langmuir）方 程即可求出瓦斯吸附常数a、b值。由于煤样吸附与解吸 等温曲线在高压状态下是完全可逆的过程，同时为了实验 操作的方便，除低压状态（大气压力下，约0.1Mpa）的 吸附量是直接测量煤的吸附量外，在高压状态下煤样的吸 附量实际上是测定其瓦斯解吸量以代之。
包括称量系统、烘干系统、脱气系统、充气
系统、吸附解吸系统和监控系统。
主要设备有：电子天平、真空烘干箱、真空
泵、恒温水槽、数据采集仪、吸附和解吸量
管等。
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六 实验设备
称量系统
电子天平 干燥器 煤样杯 游标卡尺 玻璃器皿
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六 实验设备
真空烘干系统
高压容量法）
依据标准
MT/T 752—1997 煤的甲烷吸附量测定方法（ Q/MKC 391-2011 HCA-1型高压容量法瓦斯
吸附测定装置
产品使用说明书
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四
工作温度：
相对湿度： 大气压力： 机械环境：
实验环境
0～40℃；
≤95%； 80 KPa～106 KPa； 无显著震动和冲击的场合,实验
室周围无强磁场干扰。
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五
主要技术指标
精度：0.0001g 精度：5ml 精度：0.2ml 精度：0.1℃ 精度：0.001MPa 80cm3左右
煤样称量 解吸气体体积 吸附气体体积 室温 传感器压力 吸附罐容积
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六 实验设备
HCA-1型高压容量法瓦斯吸附装置
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六 实验设备
监测系统
数据采集仪 通讯线缆 数据传输线 分析主机 HCA专用软 件
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七 测定原理
煤中大量的微孔内表面具有表面能，当气体 与内表面接触时，分子的作用力使甲烷或其他多 种气体分子在表面上发生浓集，称为吸附。气体 分子浓集的数量渐趋增多，为吸附过程；气体分 子返回自由状态的气相中，表面上气体分子数量 渐趋减少，为脱附过程。表面上气体分子维持一 定数量，吸附速率和脱附速率相等时，为吸附平 衡。煤对甲烷的吸附为物理吸附。
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九 操作步骤
（1）煤样制备
（3）烘干 （5）气密性检测 （7）低压吸附实验
（2）称量
（4）装罐 （6）脱气 （8）高压解吸实验
（9）实验结果输出
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十
吸附量Q(m3/t)
吸附等温曲线
吸附等温曲线 Q=abP/(1+bP)
40
Q7 Q6 Q5 Q4 Q3
瓦斯基本参数测定实验室
中 煤 科 工 集 团 重 庆 研 究 院有限公司
CHONGQING BRA NCH OF CHINA COAL RESEARCH INSTITUTE
目 录
实验简介
实 验 目 的
实 验 内 容
依 据 标 准
实 验 条 件
主 要 技 术 指 标
实 验 仪 器
测 定 原 理
测 定 方 法
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十一
操作注意事项
（3）在每20个实样中应选择一个煤样一 式两份进行平行测定，测定结果误差不应 超过其平均值的5%。
（4）低压吸附平衡判断标准：吸附速度 小于0.5cm3/h ，高压解吸平衡判断标准： 解吸速度小于2cm3/h
二
实验内容
测定煤对瓦斯的吸附常数(a、b值) 测定吸附等温曲线
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二 实验内容
a值表示在给定温度下，单位质量固体 的表面饱和吸附气体时，吸附的气体体 积，也就是当瓦斯压力趋于无穷大时， 固体表面所能吸附的最大体积。而b值在 某种程度上和瓦斯放散初速度相似，都 反映的是瓦斯解吸速度。
30
20 10
Q2 Q1 Q3 Q4 Q5 Q6
Q7
Q2ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Q1
0
0.1
1
2
3
4
5
低压部分
高压部分
瓦斯压力P（MPa）
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十一
操作注意事项
（1）实验操作应由熟悉实验操作过程与 计算的人员进行，并由同样熟悉操作的人员 进行检查。
（2）实验的准确性用P/Q对P值作图进行 检查。正确的实验各平衡点自P/Q对P作图应 分布在一直线上。实验的准确性可根据回归 直线的相关系数r值来进行判断。 r≥0.99