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邙山的鱼木虫 (正式写手)
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关于统计中样本数目的一些问题 已有3人参与
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我是学化学的，对数学的东西停留在大二学的概率论与数理统计上，不过也忘得差不多了。 最近看了一篇文章，其中提到说 如果你用两个方法去计算一套数据，得到两个系列计算值，和这个实验值去做线性回归。可以得到两个R值。 但是当样本量过小的时候，在一定的置信区间内。R值大的，不一定比R值小的表明该方法得到的计算结果更好。 如图所示。 我想知道这个适用有前提条件么？作者给的这些结果是有理论推导的依据么？ 这篇作者在关于引用公式是参考了DOUGLAS G. BONETT，THOMAS A. WRIGHT，等人的SAMPLE SIZE REQUIREMENTS FOR ESTIMATING PEARSON, KENDALL AND SPEARMAN CORRELATIONS这篇paper。 在此求教，不胜感激！  原paper.png |
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5楼2016-08-14 09:37:59
peterflyer 
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peterflyer
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2楼2016-08-12 12:00:44
邙山的鱼
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3楼2016-08-12 15:26:31
FMStation
至尊木虫 (知名作家)
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https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc ... pdf/nihms514340.pdf a large dataset is absolutely critical for statistically significant results with tight confidence intervals. 200 complexes: Pearson R = 0.7 > Pearson R = 0.6 linear regression - used to evaluate methods A tighter correlation means better agreement between the data points and the fit line; therefore, there are smaller residuals and a tighter distribution of those residuals around the value zero. Higher correlations lead to larger R^2 and smaller σ_res and weaker correlations lead to lower R^2 and larger σ_res, but the distributions remain Gaussian in shape. |
4楼2016-08-13 11:02:18