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一些随机样本，每组分别为(N, M), N <= M, 则比例为: N/M, 如下样本：
- A: (1, 1), 比例: 1/1 = 1
- B: (29, 30), 比例: 29/30 = 0.9666
- C: (47, 50), 比例: 47/50 = 0.94
- .....
目标是：比例最高的一组
问题:
对于一些极小值如 1/1 虽然 100%，但是样本量少，不可信，所以要取样本较多的来统计，如 B 和 C 组，B 比例>C，如果排除 A 的干扰，那么应该取比例较高的 B，但 C 的样本量明显大于 B，所以数据比较可信的是 C。
对于这些(M, N)随机的情况, 请问更好的如何处理？请推荐些算法，思路等
 | 1 isb Jun 3, 2017 via iPhone  3 看成了一本道样本分析……我去面壁了。 |
 | 2 RecursiveG Jun 3, 2017 via iPhone 大概可以参考一下置信区间的思路？ |
 | 3 luoruiin Jun 3, 2017 看成了一本道 |
 | 4 ho121 Jun 3, 2017 via Android 看比例结果是一个什么样的分布，然后把分布图的两头（或一头）的结果去除不做考虑。 |
 | 5 upczww Jun 3, 2017 via Android 同看成一本道。。。 |
 | 6 wmq5451532 Jun 3, 2017 看成了一本道的路过 |
 | 7 eDeeraiD0thei6Oh Jun 4, 2017 …… |
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