这是关于 http://cssfingerprint.com 的一项新功能(有关一般信息，请参阅/about)。
该功能会在网站人口统计数据库中查找您访问过的网站，并尝试根据此猜测您的人口统计数据。
我所有的人口统计数据都是 0..1 概率格式，而不是比率或绝对数字等。
从本质上讲，您拥有大量数据点，每个数据点都会让您了解自己的人口统计数据。然而，只取平均值是不好的，因为这意味着通过添加大量通用数据，数字会下降。
例如，假设您访问过站点 S0..S50。除 S0 外，其他所有人都是 48% 的女性； S0 是 100% 男性。如果我在猜测您的性别，我希望得到一个接近 100% 的值，而不仅仅是直接平均值给出的 49%。
此外，考虑到大多数人口统计数据(即除性别以外的所有因素)的平均值都不是 50%。例如，拥有 0-17 岁 child 的平均概率约为 37%。给定网站的人口统计数据与此平均值的差异越大(例如，它可能是一个为 parent 或没有 child 的人准备的网站)，我对您的状态的猜测就应该越重要。
计算这个的最佳方法是什么？
额外加分:计算这个的最佳方法是什么，这在 mysql 中也很便宜且容易实现？
ETA:我认为接近我想要的东西是 Φ(AVG(z-score ^ 2, sign preserved))。但我不确定这是否是一个好的加权函数。
(Φ 是标准正态分布函数 - http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_normal_distribution#Definition )
最佳答案
此类计算的一个很好的框架是贝叶斯推理。您有人口统计数据的先验分布——例如 50% 的男性、37% 的无子女等。最好是多变量的:10% 的男性无子女 0-17 岁的白种人 ...，但您可以从一个人开始-时间。
在此之前，每个站点都会提供有关人口统计类别可能性的新信息，您将获得后验估计，从而得出您的最终猜测。使用一些独立性假设，更新公式如下:
后验概率 = (先验概率) * (站点似然比),
其中赔率 = p/(1-p)，似然比是访问网站后修改赔率的乘数。它有多种公式，但在这种情况下，我将使用上面的一般人口和站点人口的公式来计算它。
例如，对于“20 岁以下”年龄组中 35% 的访问者(占总人口的 20%)的网站，网站似然比为 LR = (0.35/0.65)/(0.2/0.8) = 2.154 因此，访问该网站会将“20 岁以下”的几率提高 2.154 倍。
一个 100% 男性的网站会有无限的 LR，但您可能希望通过仅使用 99.9% 的男性来限制它。 50% 为男性的网站的 LR 为 1，因此它不会提供任何有关性别分布的信息。
假设您开始对某个人一无所知 - 他或她“未满 20 岁”的几率为 0.2/0.8 = 0.25。假设第一个站点对此结果的 LR=2.154 - 现在“20 岁以下”的几率变为 0.25*(2.154) = 0.538(对应于 35% 的概率)。如果第二个站点具有相同的 LR，则后验赔率变为 1.16，这已经是 54%，等等(概率 = 赔率/(1+赔率))。最后，您会选择后验概率最高的类别。
这些计算有很多注意事项 - 例如，独立性假设可能是错误的，但它可以提供一个良好的开端。
关于mysql/统计 : Weighting an average to accentuate differences from the mean，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2448522/