Статистика отношения сигнал/шум

В математике сигнал /шум статистическое расстояние между двумя векторами a и b со средними значениями. $\mu _{a}$ и $\mu _{b}$ и стандартное отклонение $\sigma _{a}$ и $\sigma _{b}$ соответственно это:

D_{sn}={(\mu _{a}-\mu _{b}) \over (\sigma _{a}+\sigma _{b})}

В случае данных с гауссовским распределением и несмещенных распределений классов эта статистика может быть связана с точностью классификации при идеальной линейной дискриминации, и может быть получена граница решения. ^[1]

Это расстояние часто используется для идентификации векторов, которые имеют значительную разницу. Одно из применений - биоинформатика для обнаружения генов , которые дифференциально экспрессируются в экспериментах на микрочипах . ^[2]^[3]^[4]

См. также

Примечания

^ Ауффарт Б., Лопес М., Серкидес Дж. (2010). Сравнение мер избыточности и релевантности для выбора признаков при классификации тканей на КТ-изображениях . Достижения в области интеллектуального анализа данных. Приложения и теоретические аспекты. п. 248--262. Спрингер.
^ Голуб, Т.Р. и др. (1999) Молекулярная классификация рака: открытие класса и прогнозирование класса с помощью мониторинга экспрессии генов . Наука 286, 531-537,
^ Слоним Д.К. и др. (2000) Предсказание и обнаружение классов с использованием данных экспрессии генов . Процессы. Четвертой ежегодной международной конференции по вычислительной молекулярной биологии Токио, Япония, 8–11 апреля, стр. 263-272.
^ Помрой, С.Л. и др. (2002) Классификация, основанная на экспрессии генов, и прогнозирование исходов эмбриональных опухолей центральной нервной системы . Природа 415, 436–442.

Эта статистике статья, посвященная , незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее .

[1] Ауффарт Б., Лопес М., Серкидес Дж. (2010). Сравнение мер избыточности и релевантности для выбора признаков при классификации тканей на КТ-изображениях . Достижения в области интеллектуального анализа данных. Приложения и теоретические аспекты. п. 248--262. Спрингер.

[2] Голуб, Т.Р. и др. (1999) Молекулярная классификация рака: открытие класса и прогнозирование класса с помощью мониторинга экспрессии генов . Наука 286, 531-537,

[3] Слоним Д.К. и др. (2000) Предсказание и обнаружение классов с использованием данных экспрессии генов . Процессы. Четвертой ежегодной международной конференции по вычислительной молекулярной биологии Токио, Япония, 8–11 апреля, стр. 263-272.

[4] Помрой, С.Л. и др. (2002) Классификация, основанная на экспрессии генов, и прогнозирование исходов эмбриональных опухолей центральной нервной системы . Природа 415, 436–442.

[1]

[2]

[3]

[4]