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t*n
发帖数: 14458 | 2 烈日当空。全球华人的自由讨论天地 ) d( A% @2 c9 `+ T
大路边的面摊上，一个大汉正在光着膀子吃面，大滴大滴的汗珠从他的虎背流向
熊腰。旁边坐着五个人，三位老者，还有一瘦一矮两个年轻人。五个人都在看着大汉
发呆。大汉吃完面，将空碗放到面前摞着的四个空碗上，抹了抹嘴冲里面叫到：“再
来一碗！”
全球华人的自由讨论天地 / V/ p; J. r/ y) l/ `, v* G: d
伙计喜笑颜开地端着碗面跑过来，一面把面放到桌上，一面赞到：“这位大哥真
是一条好汉！”
华人论坛, 大华府, 中餐馆, 华人 ,華人, 黄页, 北美华人, 海外华人, 海外论坛
, 马里兰, 小说, insurance, hotels, auto, rental, mortgage, travel, credit
, refinance, debt, extended stay, film, computer, training, furniture, loans
, home, digital" \: y! T1 ^8 s
大汉开心呵呵一笑，埋头接着吃面。一位灰须老者对另一位白须老者说：“胡雄
... 阅读全帖 |
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b*********n
发帖数: 2975 | 3 //thanks
烈日当空。全球华人的自由讨论天地 ) d( A% @2 c9 `+ T
大路边的面摊上，一个大汉正在光着膀子吃面，大滴大滴的汗珠从他的虎背流向
熊腰。旁边坐着五个人，三位老者，还有一瘦一矮两个年轻人。五个人都在看着大汉
发呆。大汉吃完面，将空碗放到面前摞着的四个空碗上，抹了抹嘴冲里面叫到：“再
来一碗！”
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伙计喜笑颜开地端着碗面跑过来，一面把面放到桌上，一面赞到：“这位大哥真
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大汉开心呵呵一笑，埋头接着吃面。一位灰须老者对另一位... 阅读全帖 |
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c******a
发帖数: 6951 | 6 simply, do not reject H0 |
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B*******a
发帖数: 801 | 10 转自MITBBS：美国部分变态导师列表（生物居多）VS人品好PI～
发信人: FatSheep (Serta is my cousin), 信区: Biology _0G d H.X.j7s2r
标 题: 美国变态PI列表 转载 q N E)x d j!D M g;b ~
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Apr 18 19:53:07 2010, 美东) D$V0C D6M B R m6l
*~5h4U X.N&Y x6G T
[url=http://bbs.bio668.com/read.php?tid=35969][color=#005eac]http://bbs.bio668.com/read.php?tid=35969[/color][/url] ,S.y0s B3r [$q M
R$N6e3T P ` S [ 美国变态PI
"^ d P a2K n#M R David X. Liu Department of Neural and Behavioral Science
Penn State Univ. 2 Y;y4t w | N
postdoc were fi... 阅读全帖 |
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v******i
发帖数: 1246 | 11 Vincent says:
H0
Vincent says:
应该是reduced model is close to the complete model
Vincent says:
which means that the difference between these two models are very small
Vincent says:
in terms of the error
vivi|咖啡机陪我到天明 says:
a
Vincent says:
on the other hand
Vincent says:
F
Vincent says:
is defined as the difference of the error / the error of the full model
Vincent says:
that is why
Vincent says:
when F is large
Vincent says:
we have sort of evidence to reject the null hypothesis
Vincent says:
w |
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v******i
发帖数: 1246 | 12 Vincent says:
t test
Vincent says:
usually we talk about two sample mean t test
Vincent says:
which is the simplest sample
Vincent says:
here H0: mean 1 = mean 2
Vincent says:
under the null hypothesis
Vincent says:
the T statistics is t distribution
Vincent says:
because as you can see
Vincent says:
bar X1 - bar X2
Vincent says:
will be normal with mean of 0
Vincent says:
instead of nonzero mean
vivi|咖啡机陪我到天明 says:
恩对 |
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x***k
发帖数: 18 | 13 天边那一弯新虹，是你们的目光相遇、交织搭成的吗？大地五彩缤纷的花朵，是你
们的笑靥相映、灿烂出的吗？
思念了，银河就荡出一叶月舟，将你们的寂寞渡往一处；寂寞了，风儿就将漫天的
星星权当风铃摇个不停，响个不停。
人，也许很平凡，甚至很平庸，但是，当你们相爱，便有了无穷的内力在涌动和爆
发，便像得到了一支挚爱的魔杖。于是，便无所不能。
想高兴，你们就是全世界所有的兴奋点。
想春天，你们就是全人类最美的花事。
不怕草地枯黄，只要粉红的裙裾在上面飘乱茑佉,
m襾m嘖酟躜I
..O黩K?釗訒.I釘}.J>磭玎曬驀訂. J8鄤J( 噜(KNN,訂酦襻觼.
嘜,Ilt;磤8((nbsp; 呩震鄶髆H0(L鞔桋碕鋗=鏙 |
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w********c
发帖数: 2632 | 14 ☆─────────────────────────────────────☆
cannotforget (Shannon) 于 (Thu May 27 17:25:55 2004) 提到:
Typo in my post. See below for corrrected assumption (*)
Hey Guys. Help me check the following proof.
Suppose that claim is incorrect. That is, there exists a curve, denoted by
S_0, on which you can NOT find such parallel segment of length 1/n.
(assumption *
)
There must be a highest point, say H0, and a lowest point, say L0, on the
curve. Without loss of generality, assume that if we trace the c |
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w****i
发帖数: 964 | 15 You test makes perfect sense, with small sample size, there is a bigger
probability (p-value) that your
sample mean is 3.0 while the the real mean (H0) is 2.9, with bigger sample
size (hence greater power),
this probability drops, so you reject the null hypothesis(mu=2.9), which
reflects the truth, the mean is
3.0, not 2.9. In this case the null hypothesis should be rejected, it's
just with a big sample size you are
more confident to reject the null while with small sample size you are not
so |
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n******7
发帖数: 12463 | 18 你这样胡搅蛮缠其实很丢人
正常人都看得出来
只是广大潜水员一般不说话罢了
GO是google亲儿子
google自己用完全符合common sense
这就像假设检验里面的H0，都是默认的
你要提出替代假设当然是你得给证据 |
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K****n
发帖数: 5970 | 20 我脚着布冯若你和霞飞，土棋比起来才是市场主流啊
microarray 一般怎么统计数据？
err
leve
H0为
Xalpha，
率就
typ |
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D**g
发帖数: 739 | 21 我觉得我没说错吧，alpha 的定义应该是：the probability of observing this
result or more extreme ones BY CHANCE. 如果一次比较的typeI error 是0.05， 那
十次比较的alpha 是 1-（1-0.05）^10=0.40. 就是说你看到的区别只是by chance的概
率是40%，而不再是5%。（你说的10x0.05是不对的）。如果你比较的次数越多，alpha
就越大，而一般的显著性检验以0.05为CUT OFF值就不对了（如果仍然根据单个比较的0
.05下显著的结论）。
关于ARRAY，我只是举个例子。并不是只有t检验才有alpha的问题，microarray 的
multiple test adjustment是个还在研究的问题，传统的方法好像都不灵。
err
leve
H0为
Xalpha，
率就
typ |
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y***i
发帖数: 11639 | 22 谈一下我的理解。
pValue意思是：如果完全随机的话，撞大运撞到这个状态的几率是多少。
microarray如果是你查确定的基因，那么可以直接用pValue。但如果你从1万个probe
中找到significant，那么，撞大运你也能撞上10k X 0.05 = 500个probe，都是随机但
pValue都小于0.05. 所以这时候就不能用0.05的阈值。
err
leve
H0为
Xalpha，
率就
typ
进行
那个
太太
果你
了六
了（
撞一
果，
可能
是问 |
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r****t
发帖数: 10904 | 23 unpaired two-side t test, if your H0 is the cell counts are equal， 应该没问
题的 JMHO. 要是 5-10 个动物差别就显著了就没问题，郁闷的那种是 sample 很多了差别还不显著的人。 |
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p*****m
发帖数: 7030 | 24 我觉得这么说就行了 只要sample size足够大 sample variance几乎不会影响test
statistics 所以即便是非正态分布的数据用ttest也不会影响分析结果。但是如果
sample size太小 非正态分布的数据会让ttest倾向于否定H0（原因我不太清楚）
因此不适合ttest 我觉得你们两个说的其实是一回事 两个角度而已
the
generating
not |
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D********g
发帖数: 533 | 25 我觉得pair comparison如果只是简单的两两条件t test的话 你的type I error的几率
显然是1-(1-alpha)^m (假设m次比较)
但是pair comparison,比如Tukey，在比较两两之间时 不是用的各自的standard dev
而是用的model MSe,所以你的alpha不用做相应调整 就是0.05就够了。这是Tukey-
Kramer方法的优势所在。(All pair comparison) 当然前提是所有的样本符合正态分布
而且equal variance.
而且这个的前提是ANOVA的null hypothesis被reject 也就是model parameter至少一个
不是0.否则的话Tukey没有意义。
err
leve
H0为
Xalpha，
率就
typ |
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w******y
发帖数: 8040 | 26 别吵了
数学推导里用到了normal的条件， 这是理论上必须有的条件
实践上如果大样本无论何分布， normality渐进成立， 用t-test渐进符合underlying
理论
不过真正重要的是很多严重偏离正态的分布去比较均值毫无意义
个 0.01 或者是 0.001. note this is hypothesis testing, you just need to say
reject or not to H0. 这就是为什么我说不要求 underlying data distribution is
normal. 很多同学就是被这个吓
test 还是有根有据的。 |
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r****t
发帖数: 10904 | 27 我看来是偏题了的一句话。如果你 H0 is not about mean, how can u use t test, at all? How can you evaluate whether or not t test is (in)appropriate when you do not even have the choice to do t test?
This is not to say t test results is not meaningful if you choose to do it anyway, if that is translated to "无意义“。its result still holds for what it speaks about, though may not be instructional/representative as you wish. |
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p*****m
发帖数: 7030 | 28 几位统计大牛说的后来我已经跟不上了 为了方便Bio的同志们活学活用 我先抛砖引玉整
几个结论出来好了 如果有问题几位大牛请指正我可以随时加到原帖里面 咱们就不说理
论只说应用吧
从最初的讨论讲起
1 multiple comparison
1.1>多组数据比较均值需要用到ANOVA 如果p
即所有两两比较的均值里至少应该有一组均值不相同。
1.2>此时可以用post hoc test鉴定均值不相同的数据组。这里便涉及到多重比较的cor
rection问题。首先要明确的是不应该简单的用pair-wise test比如student t-test来比
较全部或者部分的组合 因为这样会导致type I error的增大。相应的，应该用某种方法
调整alpha level，比如bonferroni correction（不需要假设pair-wise comparison之
间是否有相关性 认为type I error等于检验次数Xalpha level，因此相应的要把alpha
除以检验次数，是否可以认为是最保守的correction |
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s******y
发帖数: 28562 | 29 类似的文章我读得多了．
很多药品的毒理学难道不就是这么做出来的么？
＂在某某剂量之下，用药品和不用药品的对照组在某某方面没有统计差别＂
这个就是一个完整的，而且正确的结论．很多发表了的文章就是这么写的．
那个EPA对转基因作物的短期效果里面也是用这样的语言．
如果你没有读过类似文章，那么我只好说隔行如隔山．
的，并不代表H0是正确的，怎么可能发文章？而且我可以说基本上永远没法证明你想要
的东西。 |
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p*****m
发帖数: 7030 | 30 lol 我还真不是做结构的 我就是觉得板上没事就有人出来bash结构毫无道理 也许你们
都比发炸药奖的人更有远见更知道什么是science 我自认为还没那个水平 至于具体结构
解决了什么问题 这个更加不劳我科普 电压敏感的钾通道怎么打开的 光合中心怎么收集
光子的 ATP synthase H0/H1怎么组合起来产生能量的 没有结构你用生化遗传给我分析
分析看？ |
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p*****m
发帖数: 7030 | 31 应该把 H0是drug>control，不过要是所有数据都像lz说的drug总是大于control，不管
2-tail还是1-tail都一定significant就是了。。 |
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o********r
发帖数: 775 | 32 FT，H0是事实上没有差异，而不是“事实上没有“2倍”差异”。。。和多少倍一点关
系都没有
上。 |
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s******s
发帖数: 13035 | 33 谬误很多啊，不要把有些编辑不懂或者不care就认为是正确的。
什么叫做统计上没法做？两个sigma是不是一样当然可以test,
用F就行了。两个不一样就不能做test了？本科统计老师都要哭了，
这个统计第一门课t-test里面就有unpool的test, 你直接去测
H0: u1>=2u2就行了。
μ1
和2 |
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D*a
发帖数: 6830 | 34 没看懂最后两段。举个例子说吧。假设我做了一些实验，不是直接检测A和B的，但是这
些实验预测，在什么信号什么转录的情况下，如果抑制一个什么东西，应该造成A
我这种情况下是用单尾？
那么那些"surprisingly，we found that A is significantly higher than B"的这种
结果，又是怎么evaluate statistically的呢？先把H0 reject了，然后再发现H1也不
对，然后再回来用双尾检验？
alternative
result
以及 |
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b*****l
发帖数: 9499 | 35 双尾检验只能得到 H0 是否成立的结论，无法检验 A 和 B 谁高谁低。
另外，实验无法“预测”啥，只有 model 有预测的能力。所以，当你说“实验预测 A
< B”时，严格说，应当表述为：实验结果 implies 或者 supports 这样一个
biological model/mechanism，因此我们把这个 bio-model 作为 bio hypothesis。这
时，其预测了 A < B，因此我们把 H1 设为： A < B，并用左尾检验之。
这就是 hypothesis-driven research 和 hypothesis-based test，把 biological mo
del 和 statistical hypothesis test 结合起来。
尾） |
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D*a
发帖数: 6830 | 36 多谢解答！
我用自己的话说说吧，看看我理解对了没有
1。这就是说，只要H1是A>B，那么即使做出来的结果是A
是符合H0的？是因为所应用的公式的原因？我对公式不熟，麻烦解答一下拉
2。既然我现在的实验不是建立在理论model的基础上，那么我是不应用单尾的，而应该
把H1设为A和B是不同的，然后用双尾检验。这样理解是正确的么？那么把结果表述为we
found that A is significantly higher than B是不是（statistically）正确的呢
？（虽然现在大家都这么写） |
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l***y
发帖数: 4671 | 37 再来说说对统计方法的滥用。
统计方法的目的是为决策提供量化的风险评估。所以，我们作为第三方的 reviewer 或
者 audience 在衡量决策者（文章作者）所使用的统计方法的有效性时，必须同时评估
决策者的收益情况。如果决策者承担决策风险，那么他使用的统计方法大约是更可信的
。例如决策者在决定研究方向时，在决定下一步时间和资源的投入时，等等，这时滥用
统计方法来认为 hold 或者 reject H0 就是掩耳盗铃。反之，如果错误的决策可能给
决策者带来更大收益时，则他使用的统计方法大约是不可信的。比如说为了应付
reviewers，为了发文章，为了申请经费，为了找工作等等。从 Bayesian 的角度来看
，一个可靠地评估方法就是看这个结论有没有足够多的 follow-ups，尤其是其它利益
不相关的组的成功 follow-up。
同理可知，使用不必要的复杂统计方法本身就值得大家怀疑结论的可靠性。 |
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l***y
发帖数: 4671 | 38 再来说说对统计方法的滥用。
统计方法的目的是为决策提供量化的风险评估。所以，我们作为第三方的 reviewer 或
者 audience 在衡量决策者（文章作者）所使用的统计方法的有效性时，必须同时评估
决策者的收益情况。如果决策者承担决策风险，那么他使用的统计方法大约是更可信的
。例如决策者在决定研究方向时，在决定下一步时间和资源的投入时，等等，这时滥用
统计方法来认为 hold 或者 reject H0 就是掩耳盗铃。反之，如果错误的决策可能给
决策者带来更大收益时，则他使用的统计方法大约是不可信的。比如说为了应付
reviewers，为了发文章，为了申请经费，为了找工作等等。从 Bayesian 的角度来看
，一个可靠地评估方法就是看这个结论有没有足够多的 follow-ups，尤其是其它利益
不相关的组的成功 follow-up。
同理可知，使用不必要的复杂统计方法本身就值得大家怀疑结论的可靠性。 |
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c*****n
发帖数: 46 | 39 随便举个例子吧。测试两个单位方差的正态分布是否均值一致， 各取 1e4 个 sample,
sample mean 的差别大概 0.06 左右就p value 就 0.05 了吧。假设现在有一边的测
量值有个很小的 0.1的 bias 你没考虑，那你算 p value有什么意义？
当 sample 数只有 25 个， 同样的 p value 大概对应 sample mean difference 1.1,
这时候 0.1 的测量误差就无所谓了。数字可能记得不对，意思在那儿。
说到底，hypothesis testing 就是个 decision making process under
uncertainties, 看你需要的是什么了。
我其实觉得这种 H0: x = x_0 的 null hypothesis 很不靠谱， 也就是我之前说的太
强了。 我们一般用 |x-x_0|
confidence level 的选择不是统计上的考虑，而是实际的需求了, 譬如系统就是这么
设计的，超出了就要做 maintenance ... 阅读全帖 |
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e*******o
发帖数: 4654 | 40 一样的。H0: x = x_0 的 null hypothesis，有双边和单边之分。双边就是你说的|x-x
_0|
有时候双边对我们没意义，比如我们测某种药，我们需要证明他的效果比control 好。
我们要的是 |x-x_0|> e with confidence xx%。恰好想反。如果没区别，实验有时候
基本白做了。 |
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K****n
发帖数: 5970 | 41 热烈庆祝 ttest p-value达到0.048636103！可得一星儿
重点是单尾 paired ttest
首先你要强调每一对儿A, B是对同一个东西／概念 的两次测量
其次你要坚决咬定你的H0 是A-B<0
不知道记得对不对 |
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f**********e
发帖数: 1994 | 42 解釋得很好。原 paper 的問題就是要處理有 H0 和 H1 的情形，其實還做了一些假設
。（你怎麼知道 H1 的 p 值分布是 beta？）不需要太糾結那些數字。
到最後，所有的生物學家都還是會想盡辦法讓 N=3，p=0.00001，不管套什麼公式。 |
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y***i
发帖数: 11639 | 43 另外，这个是我的想法，大侠们看看有没有什么错：
当我们提出一个null hypothesis，那么现实中，这个null hypothesis就要么对，要
么错,不可能在中间。
所以我想不出来“the odds of the hypothesis is true”，或者假设H0/1有个数学
分布，有什么数学假设以外的真实意义。现实的 null hypothesis 一旦提出来，就是对
或者错，怎么能有什么分布呢。这么搞是把一个“哲学高度的统计学思考”，投射到不
成立的具体生物学研究的现实中。
大侠们看看这么说有无问题？
01 |
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D*a
发帖数: 6830 | 44 小几率事件always happen.
这就是为什么大数据的cut off 0.000000000...1
或者说你拿20只KO，20只WT，测它们的各种数据，by chance就会有一两个significant
p value 0.05 就是说H0成立的时候有5%的机会你能得到KO和WT不同的结果，这还不高？
关键是 楼上说得好，你自己的data什么样自己心里有数，其实不用什么统计学。但是
paper都是精挑细选的data，给别人看的，别人判断起来，不知道你notebook记了些什
么鬼画符，只能看p value。
01 |
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c*****u
发帖数: 439 | 45 90%要求“海外著名高校、研究机构任相当于副教授以上职务”。
2014年度北京市属医院海外高层次人才岗位需求表
首都医科大学附属北京友谊医院 http://www.bfh.com.cn
序号 专业方向 岗位名称 岗位需求数量 职位有效期 期望到岗时间
每年来京工作时间 工作职责 年龄要求 学历要求 任职资格 支持条
件和福利待遇
1 消化内科(食管、胃、结肠等早癌和癌前疾病方向) 室主任（或项目主任）
1人 2016.12 2014.12 2个月 "1.创建市级重点学科、重点实验室，负责
实验室管理，促进学科建设。
2.负责课题的设计和执行，申请各级科研基金。带领团队开展科学研究，发表高质量的
论文，特别是SCI论文，申请专利，提高团队在国内国际上的学术地位。
3.培养硕士、博士生，协助业务骨干赴海外高校学习交流... 阅读全帖 |
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n******7
发帖数: 12463 | 46 对这个問題没经验
我感觉这种問題的一般思路就是评估一个background (H0)
只有严重偏离background的才是true signal
btw, 一般TFBS不是看调节区域吗，binding site在gene体的似乎不多？ |
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m*****n
发帖数: 3575 | 47 “废医存药”的人连基本的统计常识都不懂，还整体叫呢。显你流氓还是显你无知啊？
承认开的药可以治疗，却认为是药可以治，开药的人不会治胡蒙开的药，这是怎样的胡
搅蛮缠？用统计学的话说，开药的人早过了胡蒙的置信区间，该推翻H0纯粹随机胡蒙假
设了吧？既然推翻，你就得乖乖的请教人家怎么想的，而不是上来就固执己见说人家蒙
的。 |
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