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njut007银虫 (小有名气)
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【求助】请教遗传算法进行描述符的筛选和回归分析中F值问题
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使用遗传算法进行描述符的筛选和回归分析 模型结果中的F大小有什么意义？ [ Last edited by zzgyb on 2008-1-9 at 11:40 ] |
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yalefield
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F-test (F-检验，叫做F是为了纪念数学家/统计学家Fisher) A test for the quality of the variance of two populations having normal distributions, based on the ratio of the variance of a sample of observations taken from each. Most often encountered in the "analysis of avariance", where testing whether particular variances are the same also tests for the equality of a set of means. |
2楼2008-01-09 19:40:55
dnp
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3楼2008-01-09 21:10:28
yalefield
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多谢3楼翻译。 不过，“具有显著差异，即变化显著”的说法，就不专业了。 “具有显著差异”的意思，是在一定的显著性水平（或置信水平）上，两个变量之间的差异，并不完全来自随机因素，而是存在非随机的因素。 如果“不具有显著差异”，那就是说，在一定的显著性水平（或置信水平）上，两个变量之间的差异，完全来自随机因素。 有时，我们期望“具有显著差异”，以表示我们研究的变量之间确实有某些内在联系，而并非仅仅由随即因素导致。例如，我们要比较一个信号确实是由化学体系产生的，而不是仪器、基底或者环境的偶然变化，就期望“具有显著差异”。 有时，我们又期望“不具有显著差异”，以表示我们研究的变量的差异与变化，仅仅由随即因素导致。例如，当比较两台仪器时，我们期望从它们测得的变量“不具有显著差异”。 在表述这类问题是，经常出现的不专业说法是所谓“变化显著”、“变化较显著”、“变化及其显著”。严格地说，只有： （1）“具有显著差异” 和 （2）“不具有显著差异” 这两种表述方式。 并且，这样的表述也是有条件的，即： （1）一定的显著性水平（或置信水平）上； （2）自由度。 在某显著性水平（或置信水平）和自由度的条件下，“具有显著差异”的两组变量，换个显著性水平（或置信水平）或自由度，就可能“不具有显著差异”了。 再补充说明一点： 显著性水平（或置信水平）都是人为设定的，常见的0.05（95%）、 0.01（99%）等，纯粹是经验或者习惯而已，没有任何数学或者统计学依据。 |
4楼2008-01-09 23:17:40
yalefield
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5楼2008-01-09 23:20:21
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6楼2008-01-10 10:05:22
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7楼2008-01-10 19:04:54
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呵呵，yalefield，受教了…… 按照yalefield的解释，的确是这样的，在一定的置信度上才能判断两个变量或者两个体系之间是否存在这个差异，这个也是进行F值检验的时候已经判断了的，因为我们查表的时候必须得在一定的置信度下与表中的值进行比较，否者无法比较！ 对于两个描述符之间的显著性差异，这个不好判断。在遗传算法中，有很多个描述符，而各个描述符之间存在相互关系是无法用F进行判断的，因为F值的检验是单变量检验，如果对于一个具有多变量的检验，F检验或者T检验往往会给人以误导，所以对于多变量体系，不要迷信与F检验…… 这个也是个问题，如果对于多变量体系，我们应该怎么判断他们之间的差异？ 我现在也搞不大懂，如果yalefield再回来，也请回答我这个问题，谢谢。  |
9楼2008-01-10 22:35:25
