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【2h】

Large standard deviations and logarithmic-normality

机译:大标准偏差和对数正态

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摘要

While many quantifiable biological phenomena can be described by making use of an assumption of normality in the distribution of individual values, many biological phenomena are not accurately described by the normal distribution. An unquestioned assumption of normality of distribution of possible outcomes can lead to misinterpretation of data, which could have serious consequences. Thus it is extremely important to test the validity of an assumption of normality of possible outcomes. As it turns out, the logarithmic-normal (log-normal) distribution pattern is often far more accurate in describing statistical biological phenomena. Herein I examine large samples of values for circulating blood cell (hemocyte) concentration (CHC) among both wild-type and mutant Drosophila larvae, and demonstrate in both cases that the distribution of individual values does not conform to normality, but does conform to log-normality.
机译:虽然可以通过使用单个值的分布中的正态性假设来描述许多可量化的生物现象,但是许多生物现象不能通过正态分布准确地描述。毫无疑问地假设可能结果分配的正态性会导致对数据的误解,这可能会带来严重的后果。因此,测试可能结果正常性假设的有效性非常重要。事实证明,在描述统计生物学现象时,对数正态(对数正态)分布模式通常更准确。在这里,我检查了野生型和突变型果蝇幼虫中循环血细胞(血细胞)浓度(CHC)的大量数值样本,并证明在两种情况下,各个数值的分布均不符合正态性,但符合对数-常态。

著录项

  • 期刊名称 Fly
  • 作者

    Richard Paul Sorrentino;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 2010(4),4
  • 年度 2010
  • 页码 327–332
  • 总页数 6
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类 分子生物学;
  • 关键词

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