SPSS、EXCEL、GraphPad Prism、Origin、Minitab ...
Gene Ontology GO 是基因功能國際標准分類體系。GO富集分析是對差異基因等按GO分類,並對分類結果進行基於離散分布的顯著性分析 錯判率分析 富集度分析,得到與實驗目的有顯著聯系的 低誤判率的 靶向性的基因功能分類,該分類即導致樣本性狀差異的最重要的功能差別。在芯片的數據分析中,研究者可以找出哪些變化基因屬於一個共同的GO功能分支,並用統計學方法檢定結果是否具有統計學意義,從而得出變 ...
2018-12-15 11:15 0 4649 推薦指數:
SPSS、EXCEL、GraphPad Prism、Origin、Minitab ...
顯著性檢驗(significance test)就是事先對總體(隨機變量)的參數或總體分布形式做出一個假設,然后利用樣本信息來判斷這個假設(備擇假設)是否合理,即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。或者說,顯著性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會變異,還是由我們所做 ...
相關性分析及顯著性檢驗 1 相關性分析 1.1 計算Pearson相關系數的變量要求 ①兩變量相互獨立 ②兩變量為連續變量 ③兩變量的分布遵循正態分布 ④兩變量呈線性關系 1.2 正態分布檢驗方法(SPSS) 分析→描述統計→頻率 統計量 圖表 k (峰度)s(偏度 ...
NMDS分析,即非度量多維尺度分析(non-metric multidimensional scaling)是一種將多維空間的研究對象(樣本或變量)簡化到低維空間進行定位、分析和歸類,同時又保留對象間原始關系的數據分析方法。其基本特征是將對象間的相似性或相異性數據看成點間距離的單調函數,在保持 ...
在統計學中,顯著性檢驗是“假設檢驗”中最常用的一種,顯著性檢驗是用於檢測科學實驗中實驗組與對照組之間是否有差異以及差異是否顯著的辦法。 一,假設檢驗 顯著性檢驗是假設檢驗的一種,那什么是假設檢驗?假設檢驗就是事先對總體(隨機變量)的參數或總體分布形式做出一個假設,然后利用樣本信息來判斷 ...
圖像顯著性檢測-Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking 顯著性檢測是很多計算機處理的預處理,有限的計算機資源來處理數以億計的圖片,不僅耗資巨大,而且往往時間復雜度高。 那么如果說將這些資源 ...
我對顯著性水平的理解是:能承擔失誤水平的大小。即排名第一答案所說的“犯第一類錯誤的最大概率”的大小。 某葯品商宣傳能治愈某病的概率是90%。(即原假設) 一個醫生不相信宣傳,於是做個了實驗驗證,15個人治好了11個人。而15個人應該能夠治愈13.5個人。那么宣傳是不是騙人 ...
這篇文章是圖像顯著性領域最具代表性的文章,是在1998年Itti等人提出來的,到目前為止引用的次數超過了5000,是多么可怕的數字,在它的基礎上發展起來的有關圖像顯著性論文更是數不勝數,論文的提出主要是受到靈長類動物早期視覺系統的神經結構和行為所啟發而產生了視覺注意系統。靈長類動物具有很強 ...