t*d 发帖数: 1290 | 1 有些时候文章中讲到 standard deviation 实际上指得是 mean 的 standard
deviation (也就是样本的 standard error),而不是样本的 standard deviation。
怎么样才能区分清楚他们讲的到底是mena 的 standard deviation 还是样本的
standard deviation?
顺便请教一下,meta-analysis 中,inverse-variant weighted 方法用的是 1/(
standard variation of samples) 还是 1/(standard deviation of mean)?我觉得
应该是后者,因为这样即考虑了样本的方差,也考虑的样本的大小。不知是否理解正确?
多谢! |
d**********r 发帖数: 24123 | 2 如果方差是相对一个估计值来言,就叫error
如果方差是相对一堆数据来言,就叫deviation |
s*r 发帖数: 2757 | 3 我一般根据文章提供的summary stat 算p-value,看se能重复,还是sd能重复
确?
【在 t*d 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 有些时候文章中讲到 standard deviation 实际上指得是 mean 的 standard : deviation (也就是样本的 standard error),而不是样本的 standard deviation。 : 怎么样才能区分清楚他们讲的到底是mena 的 standard deviation 还是样本的 : standard deviation? : 顺便请教一下,meta-analysis 中,inverse-variant weighted 方法用的是 1/( : standard variation of samples) 还是 1/(standard deviation of mean)?我觉得 : 应该是后者,因为这样即考虑了样本的方差,也考虑的样本的大小。不知是否理解正确? : 多谢!
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z******n 发帖数: 397 | 4 se貌似需要sample size才行吧
【在 s*r 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 我一般根据文章提供的summary stat 算p-value,看se能重复,还是sd能重复 : : 确?
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z******n 发帖数: 397 | 5 中肯
【在 d**********r 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 如果方差是相对一个估计值来言,就叫error : 如果方差是相对一堆数据来言,就叫deviation
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t*d 发帖数: 1290 | 6 smart way.
【在 s*r 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 我一般根据文章提供的summary stat 算p-value,看se能重复,还是sd能重复 : : 确?
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t*d 发帖数: 1290 | 7 有时没有明确指明是相对什么的。
【在 d**********r 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 如果方差是相对一个估计值来言,就叫error : 如果方差是相对一堆数据来言,就叫deviation
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d******e 发帖数: 7844 | 8 standaard error就是standard deviation的estimator
【在 t*d 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 有时没有明确指明是相对什么的。
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p******r 发帖数: 1279 | 9 不能同意更多。。
【在 d******e 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : standaard error就是standard deviation的estimator
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q**j 发帖数: 10612 | 10 反了吧?standard error是estimtor的standard deviation.
standard deviation一般是给普通或者original random variable的。
看看这个。
http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_error_%28statistics%29
【在 d******e 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : standaard error就是standard deviation的estimator
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d******e 发帖数: 7844 | 11 是你弄混了。standard deviation是要知道population density的,而density是
unknown的,所以只能用standard error来估计。
你给的这个wiki的链接无非就是换个说法而已。The standard error is the standard
deviation of the sampling distribution of a statistic。 所谓的sampling
distribution,就是population density的一个empirical estimator罢了。
【在 q**j 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 反了吧?standard error是estimtor的standard deviation. : standard deviation一般是给普通或者original random variable的。 : 看看这个。 : http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_error_%28statistics%29
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t****r 发帖数: 702 | 12 sampling distribution 不是 population density的一个empirical estimator。。。
你说的事data distribution.
Sampling distribution 是statistics的distribution。比如你的population可以是任
意的density, 但是sample mean 的sampling distribution总是接近normal的。
standard
【在 d******e 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 是你弄混了。standard deviation是要知道population density的,而density是 : unknown的,所以只能用standard error来估计。 : 你给的这个wiki的链接无非就是换个说法而已。The standard error is the standard : deviation of the sampling distribution of a statistic。 所谓的sampling : distribution,就是population density的一个empirical estimator罢了。
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q**j 发帖数: 10612 | 13 Right on, man. Lots of people are confused about the definition and this is
a major reason they find statistics confusing. Look at here
http://en.wikipedia.org/wiki/Sampling_distribution
I guess the definitions WERE not clear when statisticians first defined them.
Otherwise, there is no need for these freaking terms that are so confusing.
In fact, they should not have been created at all.
【在 t****r 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : sampling distribution 不是 population density的一个empirical estimator。。。 : 你说的事data distribution. : Sampling distribution 是statistics的distribution。比如你的population可以是任 : 意的density, 但是sample mean 的sampling distribution总是接近normal的。 : : standard
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d******e 发帖数: 7844 | 14 你确定你看明白我在说什么了么
【在 t****r 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : sampling distribution 不是 population density的一个empirical estimator。。。 : 你说的事data distribution. : Sampling distribution 是statistics的distribution。比如你的population可以是任 : 意的density, 但是sample mean 的sampling distribution总是接近normal的。 : : standard
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d******e 发帖数: 7844 | 15 这里面没有任何confusing的地方... ...s.e.就是estimated s.d.
is
them.
【在 q**j 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : Right on, man. Lots of people are confused about the definition and this is : a major reason they find statistics confusing. Look at here : http://en.wikipedia.org/wiki/Sampling_distribution : I guess the definitions WERE not clear when statisticians first defined them. : Otherwise, there is no need for these freaking terms that are so confusing. : In fact, they should not have been created at all.
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t*d 发帖数: 1290 | 16 多谢大家的回复。
没想到 standard error 和 standard deviation 的定义在这个版上也会有争议啊。
比如一个服从标准正态分布变量的 standard deviation 就是 1。一个来自标准正态分
布的样本,如果把它的均数作为一个随机变量的话,它的 standard deviation 就是 1
/n^0.5,其中 n 为样本大小,对吧?那么这个均数的 standard deviation 也就是样
本的一个 standard error,对吧?由于样本均数是总体均数的一个 estimator,所以
我的理解是 standard error 就是 estimator 的deviation。
有些场合,比如meta-analysis 的文献中,很多提到用 inverse-variance-weighting
的方法。由于没有明确指明,我就不明白这个variance 用的是样本本身的variance,
还是estimator 的variance?inverse-variance-weighting 方法的中心思想就是根据
各个 study 的可靠性来做个加权平均,而这个“可靠性”可以用 variance 来表征。
比如 A 用的样本的背景噪音小,所以样本 variance 小。B 用的样本背景噪音大,所
以 variance 大。但是如果 B 的样本大小比 A 大得多,那么B 的estimator的
deviation 可能比 A 的estimator 的deviation 还小。这时实际上 B 的estimator 的
是更可靠的。所以 inverse-variance-weighting 用 estimator 的 variance 比用样
本的 variance 更合理。 不知这样理解是不是对头? |
t****r 发帖数: 702 | 17 我确定看明白了,也确定你说的不对。
【在 d******e 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 你确定你看明白我在说什么了么
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d******e 发帖数: 7844 | 18 好吧,我也不跟你抠字眼了。
standard error是standard deviation的估计,这个你承认不?
【在 t****r 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 我确定看明白了,也确定你说的不对。
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t****r 发帖数: 702 | 19 大哥,你得定义standard deviation of what?
Standard error: estimated standard deviation of a Statistic!
Sample standard deviation: estimated standard deviation of a population!
虽然同样是估计,但是他们针对的对象是不一样的,前者的估计目标是sampling
distribution的参数,后者估计的事一个variable的distribution 的参数。
【在 d******e 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 好吧,我也不跟你抠字眼了。 : standard error是standard deviation的估计,这个你承认不?
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q**j 发帖数: 10612 | 20 估计个啥。standard error是一种特殊东西的standard deviation.
【在 d******e 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 好吧,我也不跟你抠字眼了。 : standard error是standard deviation的估计,这个你承认不?
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n*****n 发帖数: 3123 | 21 你连别人问的是什么都不清楚,就别出来现了
【在 d******e 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : standaard error就是standard deviation的estimator
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d******e 发帖数: 7844 | 22 http://mathworld.wolfram.com/StandardError.html
There appear to be two different definitions of the standard error.
The standard error of a sample of sample size n is the sample's standard
deviation divided by sqrt(n). It therefore estimates the standard deviation
of the sample mean based on the population mean
这种有专门的称呼,是SEM。
The standard error of an estimate may also be defined as the square root of
the estimated error variance sigma^2 of the quantity,
自己看。这个是大家常说的定义。
你所说的“特殊东西”不外乎是一个empirical distribution。
最常见的就是做numerical simulation里的replicates,重复1000次,最后的要的通常
就是这1000次输出的sample mean和standard error. 特殊东西就是这1000次输出上的
empirical distribution,standard error就是这个empirical distribution的
standard deviation。
【在 q**j 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 估计个啥。standard error是一种特殊东西的standard deviation.
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m********g 发帖数: 10469 | 23 他不出来现,咋让别人知道他牛b.
【在 n*****n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 你连别人问的是什么都不清楚,就别出来现了
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d******e 发帖数: 7844 | 24 好吧,你非要纠这么细,那我承认我说的有漏洞。
仔细查了一下,我对sampling distribution理解错了。
因为我用s.e.最多的地方就是做numerical simulation,所以s.e.经常是通过大量
replication得到的observations计算出来的,我把基于这些observation的empirical
distribution和sampling distribution弄混了。
【在 t****r 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 大哥,你得定义standard deviation of what? : Standard error: estimated standard deviation of a Statistic! : Sample standard deviation: estimated standard deviation of a population! : 虽然同样是估计,但是他们针对的对象是不一样的,前者的估计目标是sampling : distribution的参数,后者估计的事一个variable的distribution 的参数。
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d******e 发帖数: 7844 | 25 说到底你连啥是估计啥是真值都没分清。
【在 q**j 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 估计个啥。standard error是一种特殊东西的standard deviation.
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d******e 发帖数: 7844 | 26 ningyan都有粉丝了?
我喜欢讨论这种基本概念,相当于复习了,免得以后真需要解释的时候不清楚。
即使说错了,丢丢脸也没什么不得了的,总比以后当面别人问说错了强。
至于说是不是“现”,只能说,你俩内心够阴暗的,原来你俩觉得上BBS来就是为“现
”,呵呵。
【在 m********g 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 他不出来现,咋让别人知道他牛b.
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m********g 发帖数: 10469 | 27 哥是真夸大师您,您再努把力,就赶上陈立功大师罗。
大师您一直以来的表现不就是现或是卖?
哇哈哈。。。
【在 d******e 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : ningyan都有粉丝了? : 我喜欢讨论这种基本概念,相当于复习了,免得以后真需要解释的时候不清楚。 : 即使说错了,丢丢脸也没什么不得了的,总比以后当面别人问说错了强。 : 至于说是不是“现”,只能说,你俩内心够阴暗的,原来你俩觉得上BBS来就是为“现 : ”,呵呵。
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d******e 发帖数: 7844 | 28 你真是人如其名啊,浑身带刺,而且还很恶心哦。
一个从来没在统计版发过帖子的人,不遗余力地跑到统计版来踩人
,且不说阁下能看懂这帖子里多少东西,单是您和ningyan的关系,就着耐人寻味啊,
看着很像基情啊,呵呵。
【在 m********g 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 哥是真夸大师您,您再努把力,就赶上陈立功大师罗。 : 大师您一直以来的表现不就是现或是卖? : 哇哈哈。。。
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n*****n 发帖数: 3123 | 29 说不过只有喷粪了,了解
【在 d******e 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 你真是人如其名啊,浑身带刺,而且还很恶心哦。 : 一个从来没在统计版发过帖子的人,不遗余力地跑到统计版来踩人 : ,且不说阁下能看懂这帖子里多少东西,单是您和ningyan的关系,就着耐人寻味啊, : 看着很像基情啊,呵呵。
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n*****n 发帖数: 3123 | 30 把楼正过来吧
meta-analysis 就是combine several estimates beta_i's to get a reliable
estimate for a parameter beta. reliable here means smallest variance. 简单的
数学推导就可以知道weight得正比于1/SE(beta_i)^2。所以你的理解是正确的,inverse-
variance-weighting 里的variance是SE^2.
1
weighting
【在 t*d 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 多谢大家的回复。 : 没想到 standard error 和 standard deviation 的定义在这个版上也会有争议啊。 : 比如一个服从标准正态分布变量的 standard deviation 就是 1。一个来自标准正态分 : 布的样本,如果把它的均数作为一个随机变量的话,它的 standard deviation 就是 1 : /n^0.5,其中 n 为样本大小,对吧?那么这个均数的 standard deviation 也就是样 : 本的一个 standard error,对吧?由于样本均数是总体均数的一个 estimator,所以 : 我的理解是 standard error 就是 estimator 的deviation。 : 有些场合,比如meta-analysis 的文献中,很多提到用 inverse-variance-weighting : 的方法。由于没有明确指明,我就不明白这个variance 用的是样本本身的variance, : 还是estimator 的variance?inverse-variance-weighting 方法的中心思想就是根据
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t*d 发帖数: 1290 | 31 Cool. Thanks a lot!
inverse-
【在 n*****n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 把楼正过来吧 : meta-analysis 就是combine several estimates beta_i's to get a reliable : estimate for a parameter beta. reliable here means smallest variance. 简单的 : 数学推导就可以知道weight得正比于1/SE(beta_i)^2。所以你的理解是正确的,inverse- : variance-weighting 里的variance是SE^2. : : 1 : weighting
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p*******o 发帖数: 248 | 32 说别人心理阴暗不看看你自己下面怎么说的别人
不看看自己人性
连个帮你说话的人都没有
【在 d******e 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 你真是人如其名啊,浑身带刺,而且还很恶心哦。 : 一个从来没在统计版发过帖子的人,不遗余力地跑到统计版来踩人 : ,且不说阁下能看懂这帖子里多少东西,单是您和ningyan的关系,就着耐人寻味啊, : 看着很像基情啊,呵呵。
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