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2019年10月2日

摘要: 方差分析 试验指标是观测值eg:降水量是试验因素,而降水量的多少是因素水平,试验处理必须是重复的,试验单位也应该是重复的。 固定模型是事先选择固定因素的固定水平;而随机模型是事先选择固定因素,但不确定因素水平,现在常用的是混合模型。 构架的数学关系是: 总体:观测数值=总体均值+处理效应+实验误差 阅读全文
posted @ 2019-10-02 00:43 YUANya 阅读(1206) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 应用统计学 独立样本:清华女生vs国科大女生 后面小样本验证正态的方法: 大样本将样本方差就认为是总体方差,与t分布无关。 前提条件:小样本两个独立样本,且都是正态总体。 标准差相同时,自由度直接相加,因为形状相同。 标准差不同时,则图像不能直接调成一种分布,所以要再调权重: 以上,标准差不同在计算 阅读全文
posted @ 2019-10-02 00:04 YUANya 阅读(1251) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 

2019年10月1日

摘要: 生物统计与实验设计 样本均值的分布推导 概率密度曲线上每点x取值概率是不相等的。标准化是转化为无量纲的表面误差,该分布是误差分布,置信区间是可接受该误差是随机误差的误差区间。上面的部分是该估计参数与平均数的差,即表面差异,下边是标准差,标准差的量纲和表面差异量纲一致。 假设检验是支持H1假设的,H1 阅读全文
posted @ 2019-10-01 23:34 YUANya 阅读(747) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 生物统计与实验设计-使用SPSS Data用于整合;Transfer用于预处理;Analysis用于数据的二维呈现;Label是在报表中呈现的名字; 给离散值编码: 对于离散值做数学计算: 均值比较用于假设检验,可以使用描述统计找原始数据的问题。可以通过以下指标:看均值,方差,min,max,来检查 阅读全文
posted @ 2019-10-01 23:02 YUANya 阅读(268) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 生命组学: 比较真核生物有关呼吸链的gene是比较核外编码基因,因为与呼吸有关的功能在线粒体上,线粒体位于核外。想要查看两种基因是否具有相互作用,可以对不同物种的编码ATP6 和ATP8的直系同源基因构建共进化树;可以绘制热图观察其区块化现象;可以计算相关系数;可以绘制箱图,进行类别之间相互比较,可 阅读全文
posted @ 2019-10-01 21:45 YUANya 阅读(393) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 质谱仪: 质谱分析法是先将大分子电离为带电粒子,按质核比分离,由质谱仪识别电信号得到质谱图。 Top-down直接得到结果是蛋白。 Bottom down使用shutgun方法得到结果是肽段。 由蛋白质混合物打断为肽段混合物,按特定时间分离为LC, 初次得到的谱图为一级谱,一级谱是串联质谱,其中一个 阅读全文
posted @ 2019-10-01 21:07 YUANya 阅读(1407) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 

2019年9月25日

摘要: h指数有如下缺点: 年龄大且平庸的学者比杰出的青年学者的h-index大。学科之间h指数的评价标准不同。有时候,审稿人暗示作者引用自己文章。 再此处可找到相关信息: JCR上可以查询到影响因子,以下是计算公式: 分母是所有出版物的数量,分子是Article review letter三大类文献的引用 阅读全文
posted @ 2019-09-25 19:21 YUANya 阅读(422) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 生物信息学 GEO可存储基因芯片数据,支持MIAME。MIAME是minimum information about a microarry experiment。这之中存储研究原始数据+标准化之后的数据+样本注释信息+实验设计信息+芯片注释信息+样本制备和数据处理信息,即所有证明研究流程可信度的信 阅读全文
posted @ 2019-09-25 12:07 YUANya 阅读(488) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 生命组学 蛋白质之间的互作可以有以下应用: Eg:改变蛋白质基因,从而组改变结构,削弱蛋白质之间的相互作用。 Eg:数据模拟出蛋白质的靶点,即结合腔,将此数据存入结合化合物的dataset,用于制药 结构预测: 通用方法:首先将得到序列采用Fasta(全局序列比对)&blast(局部序列比对)在PD 阅读全文
posted @ 2019-09-25 12:06 YUANya 阅读(395) 评论(0) 推荐(1) 编辑
 
摘要: 应用统计学 推断统计需要样本形容总体,就要有统计量。注意必须总体是正态分布,否则统计量的分布不能得到。卡方分布和t分布只要样本大于30都近似于正态分布。 t分布和F分布推导及应用(图): 总体比例是π,样本比例是p比例可用于计算患病率。近似就是均值和方差不发生改变,但是分布形式改变了,其实形状没发生 阅读全文
posted @ 2019-09-25 12:05 YUANya 阅读(2562) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
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