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[交流]
【求助/交流】微生物生长曲线的数据怎么处理？？
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大家好，，我做微生物生长曲线，得到好多数据（每次6个重复、4个平行样，还有一个空白对照），数据测出来了，，现在不知道怎么处理。所以请大家帮帮忙，指点一下。。。谢谢了 我测的一组数据如下：  |
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 环境考证 |
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2楼2010-11-27 11:02:57
3楼2010-11-27 11:08:58
生长曲线
★ ★ ★
dhd997(金币+3):good 2010-11-27 13:48:37
csj450353092(金币+4): 2010-11-27 22:08:23
dhd997(金币+3):good 2010-11-27 13:48:37
csj450353092(金币+4): 2010-11-27 22:08:23
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如一楼所说，平均值画曲线和添加误差线是必须的。按我自己的理解，平行样是用来考查测量精度的，而空白样是用以校正仪器的，而重复样是用来计算误差的。 要拟合生长曲线，还必需要有不同时间点的测量值。比如： 时间(t) 0 2 4 6 8 10 12 14 生长量(y) y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 这里的y值可以是指各时间点下重复测量的均值。 然后在坐标图上以t和y分别作横纵坐标描点，得到散点图。根据散点图中各点的变化趋势，选择适当的曲线进行拟合。推荐虫友使用软件，如：SigmaPlot，Origin或DeltaGraph。 |
4楼2010-11-27 12:48:37
5楼2010-11-27 22:09:27
csj450353092(金币+2):谢谢哦！！ 2010-11-29 08:21:44
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本帖内容被屏蔽 |
6楼2010-11-28 22:42:34
7楼2010-12-13 15:20:49
生长曲线
★ ★ ★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
看天(金币+3):热心 鼓励 2010-12-14 12:46:34
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
看天(金币+3):热心 鼓励 2010-12-14 12:46:34
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我认为做曲线就是拟合曲线。 在生物学研究中，变量间的关系不可能是某种确定的函数关系。在观察数据不多时，点图有可能用几种曲线形式表示，具体哪种曲线更好，需要进行比较以最终确定。 举一个实例来说明： x 0.030 0.000 0.021 0.049 0.068 0.040 0.011 0.090 y 0.008 0.000 0.004 0.015 0.027 0.010 0.002 0.042 对这8组数据作图如下：  你认为该图可以用哪种/些曲线能很好有反映x和y之间的关系？ |
8楼2010-12-13 17:42:16
9楼2010-12-14 08:27:53
10楼2010-12-14 08:31:47
★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
rainwander(金币+1):鼓励积极参与~~~ 2010-12-16 18:33:58
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rainwander(金币+1):鼓励积极参与~~~ 2010-12-16 18:33:58
| 生长曲线必需拟合：选择合适的模型，用数学模型进行描述可得到一些更规范和准确的参数 |
» 本帖已获得的红花（最新10朵）
huiling_cui11楼2010-12-14 08:50:04
12楼2010-12-14 13:16:24
统计模型
★ ★ ★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
silicare(金币+3):谢谢参与 2010-12-15 12:33:51
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silicare(金币+3):谢谢参与 2010-12-15 12:33:51
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8、9楼的虫友的讨论都非常好。 依我的理解，生物学研究中统计规律所涉及的统计模型，往往是“没有最好，只有更好”。 一般人理解的所谓“最好”是拟合方程的预测值与实际观察值刚好吻合，或者说曲线通过所有的观测点。理论上讲，只要有足够的观测值，这是可以做到的。即便得到这样的统计模型，在实际应用中也是没有价值的，因为一旦试验条件有少许改变，该模型就不是最好的了。 另一方面，如果用较简单的模型就能较好地反映变量间的趋势性变化规律，尽管预测结果不太精确，如果能很方便地应用于实践，应该就是好的模型。切记：统计只是工具，任何统计分析方法所得结论都不可能100%正确。 那么，如何从统计上判断拟合模型的优劣呢？以上述实例数据，可以拟合如下的常见回归方程（当然还有其它可能）： 1. 直线 2. 双曲线 3. 幂曲线 4. 指数曲线 5. 对数曲线 6. 抛物线 虫友可以很方便地拟合上述6种回归方程，经检验均可达显著或极显著。简单地，最终可根据预测偏差平方和的大小来确定模型的优劣。 有兴趣的虫友不妨一试，以便作进一步的交流。 |
13楼2010-12-14 14:43:08
14楼2010-12-14 14:45:20
★ ★ ★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
silicare(金币+3):谢谢参与 2010-12-15 12:34:13
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
silicare(金币+3):谢谢参与 2010-12-15 12:34:13
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回归分析中，模型的选择不能只是看R2，从实践方面讲一个好的模型应该是： 1. 理论上最大程度的符合实验的实际情况，这里不简单指拟合曲线和实验数据之间的吻合程度，而是模型推导时的假设条件更大程度的符合实验实际 2. 模型最好是业内认可的，这样有利于数据之间的比较，当然一些新模型例外。 3.好的模型其参数或参数组合应该有明确的专业意义，更便于描述和揭示专业问题 4.好的模型应该经得起实践（实验）检验，和实验数据有较好的符合程度。 5.可化为直线的曲线拟合，如果用转化后的线性模型进行要注意残差平方和并不能作为指证模型好坏的依据。 在实践中，数据一定要覆盖模型，或者模型一定要覆盖实验的所有阶段。如生长曲线只是测定了延迟期和对数期的数据而稳定期数据太少，结果用对数模型，或线性模型都会有很好的结果，事实上这些模型从理论上都是不能反应整个实验过程。 |
15楼2010-12-14 20:15:14
16楼2010-12-15 08:22:19
17楼2010-12-15 08:22:59
18楼2010-12-16 18:25:10
19楼2011-01-20 16:23:04
20楼2012-12-18 18:02:00
21楼2014-03-20 11:34:57
22楼2014-10-15 09:42:00
23楼2015-06-24 10:49:31