c-형식+

c+-probability

통계에서 c-확률(c-probability+)은 대비 변수가 양의 값을 얻을 확률이다.[1]는 복제 가능성을 이용해서, c+-probability 다음과 같이:만약 우리가 각각의 그룹에서(또는 인자 수준) 대비를 변수의 샘플링된 값이 무작위로 당첨에 따라 계산한 무작위 추첨하면 그 때는 c+-probability은 가능성은 반대 변수의 표본 값은 0이 무작위로 그림 그리기 프로보다 크다고 정의된다.cess는 무한히 반복된다.c-확률+(c-probability)은 비교 그룹(또는 요인 수준)의 분포를 설명하는 확률적 지수다.[2]

c-확률과+ SMCV는 대비 변수의 두 가지 특성이다.SMCV와 c-확률+ 사이에 링크가 있다.[1][2] SMCV와 c-확률은+ 대조도 분석에서 비교 강도에 대한 일관된 해석을 제공한다.[2]비교에 두 그룹만 관여할 경우 c-확률은+ d-확률+(두 그룹의 값 차이가 양수일 확률)이 된다.[3]어느 정도 d-확률+(특히 독립적 상황에서)은 잘 확립된 확률지수 P(X > Y)와 동등하다.역사적으로 P(X > Y) 지수를 여러 분야에서 연구하고 적용했다.[4][5] [6] [7] [8] c-probability와++ d-probability는 고투과 실험과 바이오의약품 연구에서 데이터 분석에 사용되어 왔다.[1][2]

참고 항목

참조

  1. ^ a b c Zhang XHD (2009). "A method for effectively comparing gene effects in multiple conditions in RNAi and expression-profiling research". Pharmacogenomics. 10 (3): 345–58. doi:10.2217/14622416.10.3.345. PMID 20397965.
  2. ^ a b c d Zhang XHD (2011). Optimal High-Throughput Screening: Practical Experimental Design and Data Analysis for Genome-scale RNAi Research. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-73444-8.
  3. ^ Zhang XHD (2007). "A new method with flexible and balanced control of false negatives and false positives for hit selection in RNA interference high-throughput screening assays". Journal of Biomolecular Screening. 12 (5): 645–55. doi:10.1177/1087057107300645. PMID 17517904.
  4. ^ Owen DB, Graswell KJ, Hanson DL (1964). "Nonparametric upper confidence bounds for Pr(Y < X) and confidence limits for Pr(Y < X) when X and Y are normal". Journal of the American Statistical Association. 59: 906–24. doi:10.2307/2283110. hdl:2027/mdp.39015094992651.
  5. ^ Church JD, Harris B (1970). "The estimation of reliability from stress-strength relationships". Technometrics. 12: 49–54. doi:10.1080/00401706.1970.10488633.
  6. ^ Downton F (1973). "The estimation of Pr(Y < X) in normal case". Technometrics. 15: 551–8. doi:10.2307/1266860.
  7. ^ Reiser B, Guttman I (1986). "Statistical inference for of Pr(Y ≤ X) – normal case". Technometrics. 28: 253–7. doi:10.2307/1269081.
  8. ^ Acion L, Peterson JJ, Temple S, Arndt S (2006). "Probabilistic index: an intuitive non-parametric approach to measuring the size of treatment effects". Statistics in Medicine. 25 (4): 591–602. doi:10.1002/sim.2256. PMID 16143965.