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Resampling methods in Microsoft Excel (R) for estimating reference intervals

机译:Microsoft Excel(R)中的重采样方法,用于估计参考间隔

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摘要

Computer-intensive resampling/bootstrap methods are feasible when calculating reference intervals from non-Gaussian or small reference samples. Microsoft Excel(R) in version 2010 or later includes natural functions, which lend themselves well to this purpose including recommended interpolation procedures for estimating 2.5 and 97.5 percentiles. The purpose of this paper is to introduce the reader to resampling estimation techniques in general and in using Microsoft Excel(R) 2010 for the purpose of estimating reference intervals in particular. Parametric methods are preferable to resampling methods when the distributions of observations in the reference samples is Gaussian or can transformed to that distribution even when the number of reference samples is less than 120. Resampling methods are appropriate when the distribution of data from the reference samples is non-Gaussian and in case the number of reference individuals and corresponding samples are in the order of 40. At least 500-1000 random samples with replacement should be taken from the results of measurement of the reference samples.
机译:从非高斯或小的参考样本计算参考间隔时,计算机密集型重采样/引导方法是可行的。 2010版或更高版本中的MicrosoftExcel®包含自然函数,可以很好地实现此目的,其中包括用于估计2.5和97.5个百分位数的推荐插值过程。本文的目的是向读者介绍一般的重采样估计技术,以及使用Microsoft Excel(R)2010特别用于估计参考间隔的方法。如果参考样本中观察值的分布是高斯分布,或者即使参考样本的数量小于120,也可以转换为该分布,则参数化方法要比重采样方法好。当参考样本的数据分布为非高斯样本,并且参考个体和相应样本的数量大约为40。从参考样本的测量结果中至少应抽取500-1000个随机样本进行替换。

著录项

  • 作者

    Theodorsson, Elvar;

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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