c*r
2 楼
我刚做了一个实验，正在做统计分析。
现在有个问题想求教生物统计的同学。
空白对照是一个群体，经过处理后是另外一个群体，里面的个体有的升高，有的降低，
但是总的趋势能看出来是降低。
请教应该是用什么样的方法或者统计软件证明其中某些个体对这种趋势起到决定性的作
用。
最好能简单介绍一下其中的数学意义。
谢谢！
现在有个问题想求教生物统计的同学。
空白对照是一个群体，经过处理后是另外一个群体，里面的个体有的升高，有的降低，
但是总的趋势能看出来是降低。
请教应该是用什么样的方法或者统计软件证明其中某些个体对这种趋势起到决定性的作
用。
最好能简单介绍一下其中的数学意义。
谢谢！
f*g
3 楼
自己再顶一下。
必有重谢。
必有重谢。
x*m
4 楼
take each sample out. then do the test. see which one has change the p value
significantly.
significantly.
h*s
5 楼
try mixed model for both within group variation and between group variation.
【在 c*********r 的大作中提到】
: 我刚做了一个实验，正在做统计分析。
: 现在有个问题想求教生物统计的同学。
: 空白对照是一个群体，经过处理后是另外一个群体，里面的个体有的升高，有的降低，
: 但是总的趋势能看出来是降低。
: 请教应该是用什么样的方法或者统计软件证明其中某些个体对这种趋势起到决定性的作
: 用。
: 最好能简单介绍一下其中的数学意义。
: 谢谢！
【在 c*********r 的大作中提到】
: 我刚做了一个实验，正在做统计分析。
: 现在有个问题想求教生物统计的同学。
: 空白对照是一个群体，经过处理后是另外一个群体，里面的个体有的升高，有的降低，
: 但是总的趋势能看出来是降低。
: 请教应该是用什么样的方法或者统计软件证明其中某些个体对这种趋势起到决定性的作
: 用。
: 最好能简单介绍一下其中的数学意义。
: 谢谢！
c*r
6 楼
谢谢大家，我自己看论文，好像作ＰＣＡ （主成分分析可以）
K*n
7 楼
不明白啊，展开说说？
【在 c*********r 的大作中提到】
: 谢谢大家，我自己看论文，好像作ＰＣＡ （主成分分析可以）
【在 c*********r 的大作中提到】
: 谢谢大家，我自己看论文，好像作ＰＣＡ （主成分分析可以）
c*r
8 楼
我也不是太懂，如果懂我就不问了
K*n
9 楼
这个事儿是这样的
首先我是写网页的，我也不会统计
但是我倒着往上评论一下
pca吧，要算哪个点或者哪几个点的线性变换是principle component，那你必须要以每
个点为一个dimension算covariance matrix，现在你每个点就一个数据点，直接算不出
来。要算出来可以用hyperparameter，可以考虑gaussian process，但是我觉得对你有
难度，而且这个方法好像不太典型。
mixture model是对的，在你这种情况下也是必要的，但是它解决不了帮你分组这个问
题。
还是二楼说得最实在。你可以找点儿outlier detection的常用算法，把你怀疑的点都
打成outlier，然后分组，然后上mixture model。
【在 c*********r 的大作中提到】
: 我也不是太懂，如果懂我就不问了
首先我是写网页的，我也不会统计
但是我倒着往上评论一下
pca吧，要算哪个点或者哪几个点的线性变换是principle component，那你必须要以每
个点为一个dimension算covariance matrix，现在你每个点就一个数据点，直接算不出
来。要算出来可以用hyperparameter，可以考虑gaussian process，但是我觉得对你有
难度，而且这个方法好像不太典型。
mixture model是对的，在你这种情况下也是必要的，但是它解决不了帮你分组这个问
题。
还是二楼说得最实在。你可以找点儿outlier detection的常用算法，把你怀疑的点都
打成outlier，然后分组，然后上mixture model。
【在 c*********r 的大作中提到】
: 我也不是太懂，如果懂我就不问了
c*r
10 楼
做网页的都来生物版混了，汗！！
非常感谢你的回答。
但是，说老实话，我根本看不懂你的解释。
最近几天，我想办法再学习一下统计吧，好多年都不看了！！！
非常感谢做网页的，很钦佩你的专业知识。
非常感谢你的回答。
但是，说老实话，我根本看不懂你的解释。
最近几天，我想办法再学习一下统计吧，好多年都不看了！！！
非常感谢做网页的，很钦佩你的专业知识。
J*g
11 楼
不太明白你的问题，
如果你是对照组处理，那么对照组和处理组样本一样，直接做配对t检验就可以了，然
后找最显著的个体。
不过你这个总体趋势看出来降低，看出了可不行
如果你是对照组处理，那么对照组和处理组样本一样，直接做配对t检验就可以了，然
后找最显著的个体。
不过你这个总体趋势看出来降低，看出了可不行
l*1
12 楼
no s/he is quitted bio PD now on IT world just and her/his spouse now still
on wet bio field (from her/his older vast post here you can got that
conclusion)
>
>>
发信人: KeeVan (Kevin), 信区: Biology
这个事儿是这样的
首先我是写网页的，我也不会统计
但是我倒着往上评论一下
pca吧，要算哪个点或者哪几个点的线性变换是principle component，那你必须要以每
个点为一个dimension算covariance matrix，现在你每个点就一个数据点，直接算不出
来。要算出来可以用hyperparameter，可以考虑gaussian process，但是我觉得对你有
难度，而且这个方法好像不太典型。
mixture model是对的，在你这种情况下也是必要的，但是它解决不了帮你分组这个问
题。
还是二楼说得最实在。你可以找点儿outlier detection的常用算法，把你怀疑的点都
打成outlier，然后分组，然后上mixture model。
>>>
【在 c*********r 的大作中提到】
: 做网页的都来生物版混了，汗！！
: 非常感谢你的回答。
: 但是，说老实话，我根本看不懂你的解释。
: 最近几天，我想办法再学习一下统计吧，好多年都不看了！！！
: 非常感谢做网页的，很钦佩你的专业知识。
on wet bio field (from her/his older vast post here you can got that
conclusion)
>
>>
发信人: KeeVan (Kevin), 信区: Biology
这个事儿是这样的
首先我是写网页的，我也不会统计
但是我倒着往上评论一下
pca吧，要算哪个点或者哪几个点的线性变换是principle component，那你必须要以每
个点为一个dimension算covariance matrix，现在你每个点就一个数据点，直接算不出
来。要算出来可以用hyperparameter，可以考虑gaussian process，但是我觉得对你有
难度，而且这个方法好像不太典型。
mixture model是对的，在你这种情况下也是必要的，但是它解决不了帮你分组这个问
题。
还是二楼说得最实在。你可以找点儿outlier detection的常用算法，把你怀疑的点都
打成outlier，然后分组，然后上mixture model。
>>>
【在 c*********r 的大作中提到】
: 做网页的都来生物版混了，汗！！
: 非常感谢你的回答。
: 但是，说老实话，我根本看不懂你的解释。
: 最近几天，我想办法再学习一下统计吧，好多年都不看了！！！
: 非常感谢做网页的，很钦佩你的专业知识。
K*n
13 楼
我的意思是说就按二楼的做就挺好了。。还是别折腾了
【在 c*********r 的大作中提到】
: 做网页的都来生物版混了，汗！！
: 非常感谢你的回答。
: 但是，说老实话，我根本看不懂你的解释。
: 最近几天，我想办法再学习一下统计吧，好多年都不看了！！！
: 非常感谢做网页的，很钦佩你的专业知识。
【在 c*********r 的大作中提到】
: 做网页的都来生物版混了，汗！！
: 非常感谢你的回答。
: 但是，说老实话，我根本看不懂你的解释。
: 最近几天，我想办法再学习一下统计吧，好多年都不看了！！！
: 非常感谢做网页的，很钦佩你的专业知识。
c*e
14 楼
How many data points and variables do you have?
【在 c*********r 的大作中提到】
: 我刚做了一个实验，正在做统计分析。
: 现在有个问题想求教生物统计的同学。
: 空白对照是一个群体，经过处理后是另外一个群体，里面的个体有的升高，有的降低，
: 但是总的趋势能看出来是降低。
: 请教应该是用什么样的方法或者统计软件证明其中某些个体对这种趋势起到决定性的作
: 用。
: 最好能简单介绍一下其中的数学意义。
: 谢谢！
i*r
15 楼
i think you can do a t-test to show significant difference, and then remove
out-liners (maybe use 1.5*IQR) and see if significance gone.
I don't think you need PCA for this purpose --- except your target group was
treated by different drugs so you have control/target 1/ target 2 /...
out-liners (maybe use 1.5*IQR) and see if significance gone.
I don't think you need PCA for this purpose --- except your target group was
treated by different drugs so you have control/target 1/ target 2 /...
i*r
16 楼
also a great idea...!
value
【在 x******m 的大作中提到】
: take each sample out. then do the test. see which one has change the p value
: significantly.
value
【在 x******m 的大作中提到】
: take each sample out. then do the test. see which one has change the p value
: significantly.
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