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变量推广最新视觉报道_因变量意大利电影(2024年12月全程跟踪)

内容来源：丹顿SEO所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

变量推广

𐟚€ 直通车实操秘籍：快速提升点击率！想要在直通车上获得成功？这里有一份详细的实操指南，带你一步步提升点击率！𐟓ˆ 1️⃣ 首先，打开生意参谋，进入推广选项，选择关键词推广（原直通车），然后进入万相台无界版。 2️⃣ 接下来，选择自定义推广，并选择自定义选品方式，添加你想要测试的产品。 3️⃣ 根据你的产品设置日限额，通常建议设置在80-100元左右。出价方式选择控成本投放，并选择宝贝点击。出价可以按照推荐值进行。 4️⃣ 在关键词设置中，关闭词包和流量智选，不选择推荐关键词。你可以根据右侧推荐的关键词进行选择，符合你产品的关键词可以保留，不符合的则取消。 5️⃣ 高级设置包括：投放位置选择手淘搜索，投放地域避免偏远地区，投放时间设置中1点-7点不要选择，其他时间正常投放。 6️⃣ 创建计划后，进入创意设置，可以添加多张主图进行测试，方便找到点击率较高的主图。 7️⃣ 主图优化建议：控制变量，呈现卖点，简单直接。每张图的变量要保持唯一，其他尽可能保持一致。卖点的呈现要简单直接，让客户一目了然。 8️⃣ 主图上传后，流量分配设置为轮播。通过关键词加价，让每张图在短时间内获得足够的展现。3天内至少让每张图有2000+的展现。 9️⃣ 创意图轮番测试，展现数据足够后，选择点击率最低的直接删除，换上新图，循环测试，直到找到最佳的4张图。按照这些步骤操作，你的直通车推广将更加精准和有效！𐟌Ÿ

概率论大概就是从一维随机变量推广到二维，离散型到连续型。但是老子怎么都学不懂[裂开][裂开][裂开][裂开]

机器学习：期望最大化算法的原理与推广 𐟓š 在上一篇笔记中，我们只介绍了期望最大化（EM）算法的操作流程。现在，我们将把这个算法一般化，使其适用于更广泛的含隐变量模型的学习。 1⃣️ 符号定义：我们将可观测数据记为X，隐变量记为Z，模型参数记为theta。 2⃣️ 优化目标：模型学习的最直观方法是最大化边际对数似然（Marginal log-likelihood）。然而，由于边际似然没有封闭形式（closed-form）的表达式，优化过程通常很困难。因此，我们选择优化包含完整数据（X，Z）的似然，然后通过边际化（marginalize）Z来得到结果。 3⃣️ EM算法的本质： E步：给定初始模型参数theta_old，最大化ELBO（证据下界）当且仅当KL散度为0，这意味着proposal distribution q恰好等于固定模型参数theta_old情况下Z的后验分布。此时，ELBO等于对数似然，优化过程中的gap消失。 M步：在这一步中，我们固定E步中得到的分布q，最大化ELBO关于模型参数theta。由于ELBO在优化过程中不减少，且KL散度非负，所以对数似然不会减少。 4⃣️ EM算法的推广：推广到贝叶斯框架：在贝叶斯框架中，我们对模型参数theta有一个先验分布。类似地，我们可以将ln p（theta｜X）拆分成ELBO+KL散度+ⷂ𗂷。这样，我们仍然可以利用EM算法求解MAP（Maximum A Posterior）。E步与之前完全相同，而M步由于引入了先验分布而有所不同。 5⃣️ 广义EM算法（GEM）： M步的优化：优化模型参数通常不简单，我们可以引入非线性优化方法，或者将参数分为几个子集，每次优化只优化某些子集而让其他参数冻结。 E步的优化：在E步中优化ELBO泛函，我们不必要每次都做完整优化，有时候部分对q优化已经足够。 EM算法看似简单，但只有极少数问题（如高斯混合模型）才简单。对于实际问题来说，E步和M步都很困难，计算层面上都不tractable。

互联网数据分析：因果推断模型大揭秘（3）在互联网业务分析的世界里，我们经常会遇到一些有趣的挑战。比如： 𐟔𘥜𚦙ﱯ𜚤𘊥‘诼Œ某个社交APP推出了一个新功能A，只在实验组上线，对照组没有。结果发现，实验组中只有小部分人使用了这个新功能A，但两组在留存和APP使用时长上没有显著差异。产品经理想知道，对于那些使用新功能A的用户，是否真的有一些显著的收益？ 𐟔𘥜𚦙ﲯ𜚦Ÿ电商APP在618期间全量上线了一个新功能，结果发现用户复购率提升了，而且使用新功能的用户群复购率比未使用的用户群高20%。于是，大家认为这个新功能确实提高了用户复购率，并希望在产品上全面推广。作为数据分析师，我们该如何评估这个效果呢？归因分析的挑战 𐟟 在上述两种场景中，我们无法直接通过AB测试来评估效果，因为存在数据偏差和混杂变量。那么，如何进行归因分析呢？ CEM方法：粗粒度精确匹配 𐟓‰ 今天，我们来聊聊CEM方法，全称是Coarsened Exact Matching。基本思想是对每一个可能影响实验结果的变量进行分桶，使其粗糙化。简单来说，离散变量可以根据取值分桶，连续变量通过分段进行离散化。然后根据各变量分桶情况，对每个用户进行打标，叠加各用户所有变量所属的桶。如果一个桶里既有实验组又有对照组样本，则进入匹配样本，否则舍弃。 PSM方法：概率匹配 𐟓ˆ 另一种方法是PSM（Propensity Score Matching），它是基于概率匹配的。基本思想是根据某些变量（如年龄、性别等）来预测一个用户是否会使用新功能A。然后比较实验组和对照组在这些变量上的差异。PSM的优点是概率匹配覆盖率更高，但需要依赖模型选择。选择哪种方法？ 𐟤” 在实际运用时，我们需要根据数据和机器资源情况来选择。当机器资源不足时，建议选择CEM方法，因为它的计算速度更快。但需要注意的是，CEM方法对变量（特别是连续变量）进行合理分桶需要一定的业务经验。而PSM方法虽然性能较差，但在计算资源充足时还是值得考虑的。总结 𐟌Ÿ 无论是CEM还是PSM方法，各有优劣。CEM方法性能更优，不依赖模型训练，离散特征不需要平衡性检验。而PSM方法虽然依赖模型选择，但概率匹配覆盖率更高。在实际应用中，我们需要根据具体情况来选择最适合的方法。 𐟌ˆ下篇继续介绍其他因果模型，敬请期待！

心理学研究方法：实验法与自然实验法心理学的研究方法多种多样，其中实验法是一种非常重要的方法。实验法指的是研究者通过人为地控制和改变某些条件，使被试产生特定的心理活动，并进行观察和分析。这种方法能够较好地控制额外变量和偶然因素的影响，保持实验中的常量，从而获得精确的定量分析结果。实验法的两种类型 𐟔슥ꌥꌯ𜚥œ觉𙥮š的实验室环境中，借助各种仪器设备，严格控制各种条件进行的实验。这种方法多用于对心理过程和认知的研究，如认知心理学、生理心理学和工程心理学等。实验室实验有助于发现事物之间的因果关系，并允许人们对实验结果进行反复验证。然而，由于研究者对实验条件的严格控制，这种实验方法带有极大的人为性质，被试可能会意识到自己正在接受实验，从而干扰实验结果的客观性。自然实验：也叫现场研究或实地研究，是在实际生活中进行的实验方法。自然实验将实验研究和日常生活紧密结合，在一定程度上克服了实验室实验的缺点，结果更加切合实际。因此，研究结果能够推广到实验以外的情景。但由于自然实验的条件控制不够严格，有些情况下额外变量和偶然因素不易排除，难以获得精密的实验结果。关键变量 𐟧銨‡ꥏ˜量：实验者控制和操纵的实验条件。因变量：实验者要测量的行为和心理活动。控制变量：除了实验变量以外可能影响结果的变量，需要在实验中予以控制。实验法的优点 𐟌Ÿ 能够较好地控制额外变量和偶然因素的影响。保持实验中所需的常量，便于进行定量的分析和比较。有助于发现事物之间的因果关系。允许人们对实验结果进行反复验证。实验法的局限性 ⚠️ 实验室实验带有极大的人为性质，可能干扰实验结果的客观性。自然实验的条件控制不够严格，难以获得精密的实验结果。总结 𐟓 实验法是心理学研究的一种重要方法，通过人为控制和改变条件来观察和分析被试的心理活动。实验室实验和自然实验各有优缺点，前者适用于对心理过程和认知的研究，后者则更贴近实际生活。在实际研究中，研究者需要根据研究目的和条件选择合适的方法，以达到最佳的研究效果。

𐟓𑧎𐥜訿˜有公司用短信推广吗？现在还有公司用短信推广吗？答案是肯定的！𐟤” 𐟔 自定义短信签名和全变量短信内容，让你的短信更具个性化和吸引力。 𐟓ˆ 通道实时监控，自动优化切换通道，确保短信发送的稳定性和效率。 𐟚€ 自助式平台，支持即时群发和定时群发，灵活安排你的短信发送计划。 𐟒𘠧Ÿ�᥏‘送成功计费，失败立即返还，让你的投资更有保障。 𐟓𖠥都†盖移动、电信、联通三网，全106号段，运营商实时互联，确保短信覆盖广泛。 𐟓Š 实时发送数据与网关回执，可视化分析报告自动生成，SUBHOOK主动推送，让你随时掌握短信推广效果。 𐟔’ 安全稳定不延迟，五秒必达，十分钟接入，短信到达率高达99.9%，让你的短信推广更加可靠。

心理学实验效度详解：如何区分四种效度？ 𐟓Š𐟓š 在心理学实验研究中，效度的评估至关重要。以下是四种常见的效度类型，帮助你理解如何区分它们： 1️⃣ 内部效度 Internal Validity 内部效度关注的是实验结果是否由干预措施引起，而不是外部因素的影响。例如，研究者在控制基线条件后，观察干预措施是否导致了预期的变化。 2️⃣ 外部效度 External Validity 外部效度考察的是研究结果能否推广到其他情境、群体或环境中。当研究操作与结果之间的关系被确立后，我们需要评估这种关系能否在更广泛的条件下成立。 3️⃣ 构想效度 Construct Validity 构想效度关注的是实验操作或干预措施背后的理论概念。它解释了自变量与因变量之间的关系或效应。例如，实验操作是否符合理论假设，以及这种操作是如何影响结果的。 4️⃣ 数据评估效度 Data Evaluation Validity 数据评估效度指的是实验操作或干预措施与结果之间的关系是否被数据和方法所证明。评估过程中，研究者需要确保数据收集和分析的方法是可靠的，并且能够准确地反映实验效果。在心理学实验中，最大化一种效度的决定可能会以牺牲其他效度为代价。研究者在设计实验时，需要权衡取舍，优先考虑关键的效度类型，并管理潜在的问题，以确保他们的假设得到充分检验。

心理学研究方法：多层次思考与工具选择 𐟏ƒ‍♂️坚持阅读21天，每天增加30分钟的运动，主要是爬坡和徒步，感觉生活充满了活力和希望❤️。 𐟓–第三章：多层次思考与测量工具的重要性 𐟍ƒ理解现象的多层次性三种论断（频率论断、关联论断和因果论断）教导我们，在研究中要采用多层次的思考方式。不仅要了解事物的表面现象，还要探究变量之间的关系和可能的因果关系。因果论断的引入让我们意识到因果关系的复杂性。 𐟔禵‹量工具的重要性构建效度提醒我们，使用准确、可靠的测量工具至关重要。在心理学研究中，确保我们测量的是我们想要测量的概念，而不是其他变量，是保证研究结果有效性的前提。 𐟔쥮ž验设计的合理性内部效度的概念强调了实验设计的合理性。一个良好设计的实验能够更有力地支持对因果关系的推断，同时避免了其他变量的混淆。 𐟌研究结果的泛化能力外部效度指导我们思考研究结果在其他情境、人群或时间中的泛化能力。这提醒我们关注研究的实用性和推广性，而不仅仅是在实验室条件下的适用性。 𐟓Š统计分析的准确性统计结论效度让我们认识到正确的统计分析是保证研究结论可信性的关键。它强调了选择适当的统计方法、处理数据的正确性以及对结果的合理解释。

𐟚—直通车测图全攻略𐟎ƒ𓨦掌握直通车测图技巧？看这里就够了！ 1️⃣ 开启推广，进入直通车界面。 2️⃣ 选择“关键词推广”模式。 3️⃣ 自定义选品，挑选你要推广的宝贝。 4️⃣ 设置日限额，根据预算来定哦。 5️⃣ 出价方式选“手动出价”，更灵活。 6️⃣ 挑选关键词，选大词，快速积累数据。 7️⃣ 匹配方式选“广泛匹配”，出价7-10，逐步提升。 8️⃣ 高级设置里，只选手淘搜索资源位。 9️⃣ 创建计划，然后进入计划页面。 𐟔Ÿ 选择创意图测试，四张图轮流上阵。 𐟓 作图小贴士： ① 控制变量，一张图一个卖点。 ② 卖点要简单直接，一目了然。 ③ 创意图轮番测试，展现数据要足够哦。 𐟎‰ 测图完成后，选择点击率最高的图进行推广吧！

回顾性研究：如何制定有效的排除标准？在进行回顾性研究时，制定合理的排除标准至关重要，因为它直接影响到研究结果的准确性和可靠性。排除标准的主要目的是筛选出那些不符合研究目的或可能影响研究结果的样本，从而提高研究数据的质量和一致性。首先，排除标准有助于减少混杂因素的影响。例如，排除数据记录不完整的患者可以避免因数据缺失导致的分析偏倚。同样，剔除那些未明确诊断或诊断标准不一致的病例，可以确保研究人群的诊断精准度。其次，对于存在严重合并症、并发症或干预不符合研究要求的患者，排除标准能够防止这些异常因素对主要结局变量的影响。这有助于减少样本内部的异质性，使研究结果更具代表性和可解释性。此外，排除标准与纳入标准相辅相成，共同构建了研究边界。这种严格的样本筛选流程，不仅有助于提高统计分析的稳健性，还能使研究结论更加可靠和具有推广价值，从而为临床实践提供更坚实的依据。总之，回顾性研究中排除标准的制定是一个关键步骤，它能够确保研究结果的科学性和可信度，为医学研究和临床实践提供有力的支持。

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