1， 问题引入
在进行业务开发时,可能经常需要根据累计的样本数据，进行判断；并根据判断的结果进行相关的处理。
考虑下面的例子：
用户A通过发送ping包到服务器B，来检测网络质量情况；比如：发送了N个包，丢了M个报；阀值为T(比如：10%）；也就是：如果M/N > T，则认为用户A到服务器B的网络质量差。
上面的判断存在一个问题：如果样本量N比较小，我们的判断会不准确；随机噪声导致等偶然因素导致的丢包，会影响我们的判断。
比如N为5，网络质量并没有问题，但是因为偶然因素导致丢了一个包，我们计算出来的丢包率为1/5=20%,大于阈值10%，判断因为是网络质量有问题。
那如何解决小样本量问题呢？
下面介绍的方法是一种通用的解决小样本量的方法。只是为了方便阐述，以丢包率为例。
2，引入置信区间
首先我们考虑下面这样一个问题：
1）N为10，M为1，丢包率：M/N =10 %;
2）N为100，M为10，丢包率：M/N =10 %;
3）N为1000，M为100，丢包率：M/N =10 %;
上面三种情况，计算出来的丢包率都是10%；但是它们的可信度是一样的吗？那种最可信？
直觉告诉我们：它们的可信度是不一样的，样本量越多的情况越可信。
那可信度跟样本量具体是一个什么样的关系呢？是不是有公式可以计算可信度跟样本量之间的关系。
答案是有的。这是一个统计学的问题，置信度和置信区间可以很大的解决该问题。
什么是置信度和置信区间？
95 %[5%,50%]：可以理解为我们有95%的信心（Confidence）可以说根据样本量计算出来的丢包率介于5%到50%之间；
这里95%就是置信度；[5%,5%]就是置信区间；
很显然置信度越大，置信区间就越宽；比如如果：95%置信度的置信区间为：[5%,50%]；99%置信度的置信区间可能就是[2%,70%];
3,如何计算丢包率的置信区间
1）对于每一个样本量，只有两种结果：要么丢包要不不丢包；其实这就是一次伯努利试验；
2）N个样本量就是n次伯努利实验；而n次伯努利实验符合二项式分布；
3）当N比较大时，二项式分布趋近于正态分布：
对于上面的正态分布，68%、95%和99%就是置信度，表示该区域的面积占比；
置信区间就是对应置信度下面的上下边界值；
4）正太分布下的置信区间适用于样本量N比较大的情况；如果N不是很大，有没有针对正太分布置信区间的优化方法呢？
答案是：有；威尔逊置信区间就是为了解决该问题的。
5）威尔逊置信区间计算方法：
w-表示置信区间下限；
w 表示置信区间上限；
n为样本量
p表示最大似然估计；也就是M/N
z跟置信度有关，一个置信度对于一个具体的值；比如：置信度为95%，z的值就是1.96；
4，如何使用置信区间
1）使用置信区间的下限判断网络质量差
先根据上面的公式计算出来置信度为95%的置信区间[a,b]；a为置信区间下限，b为置信区间上限；
如果a > T ，则认为网络质量比较差；
这样判断，根据前面的分析，我们至少有大于95%的概率确定丢包率确实大于阀值；所以说我们的判定有95%以上的准确性。
说明：T为丢包率阀值，人为设定；
2）使用置信区间的上限判断网络质量恢复
先根据上面的公式计算出来置信度为95%的置信区间[a,b]；a为置信区间下限，b为置信区间上限；
如果b < T ，则认为网络质量不差；
这样判断，根据前面的分析，我们至少有大于95%的概率确定丢包率确实小于阀值；所以说我们的判定有95%以上的准确性。
说明：T为丢包率阀值，人为设定；
3）如果 T处于a,b之间怎么办？（a < T <b）
这种情况下，我们不能准确判定网络质量情况是差的还是不差。我们是模糊不定的。怎么办呢？
出现这种情况的根本原因是：样本量N比较小，导致置信区间的范围比较大；从而使得T落在置信区间的上下限之间；
解决办法：通过不断加大统计时间范围，从而加大样本量；减少置信区间；直到可以进行准确判断。
比如：过去1分钟的样本量不能准确判断，那我就使用过去2分钟的样本量；2分钟不足，我就使用3分钟的样本量。。。以此类推。
通过上面3种方式进行判断，我们就可以保证我们做的判断是准确有效的。
