Questions tagged «sequence-analysis»

香农熵是每个结果的概率之和与每个结果的概率对数的负数。对数在此方程式中的作用是什么？ 直观或直观的答案（而不是深奥的数学答案）将获得加分！

72 entropy  intuition  sequence-analysis 

负二项式分布已成为生物信息学中计数数据（特别是来自给定实验的基因组给定区域内预期的测序读数预期数量）的流行模型。解释各不相同： 一些人将其解释为类似于Poisson分布的工作原理，但具有附加参数，可以为真实分布建模提供更多自由，方差不一定等于均值 一些人将其解释为泊松分布的加权混合（在泊松参数上具有伽玛混合分布） 有没有办法将这些原理与负二项式分布的传统定义相吻合，即在看到一定数量的失败之前先对伯努利试验的成功次数进行建模？还是我应该将它作为泊松分布与伽玛混合分布的加权混合具有与负二项式相同的概率质量函数的快乐巧合？

16 poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis 

我有以下形式的GLMM： lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 当我使用时drop1(model, test="Chi")，我得到的结果与Anova(model, type="III")从汽车包装或汽车上获得的结果不同summary(model)。后两个给出相同的答案。 通过使用大量虚构数据，我发现这两种方法通常没有区别。对于平衡线性模型，不平衡线性模型（不同组中的n不相等）和平衡广义线性模型，它们给出相同的答案，但对于平衡广义线性混合模型，它们给出相同的答案。因此看来，只有在包括随机因素的情况下，这种矛盾才会显现出来。 为什么这两种方法之间存在差异？ 使用GLMM时应使用Anova()还是drop1()应使用？ 至少就我的数据而言，两者之间的差异很小。哪一个使用都重要吗？

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情况：两只鸟（雄性和雌性）在巢中保护它们的卵以防入侵者入侵。每只鸟都可以使用攻击或威胁来进行保护，并且可以在场或不在场。数据显示出一种行为可能是互补的模式-男性攻击而女性使用威胁显示，反之亦然。 我的问题是：如何从统计角度证明这种合作？ 还是有人知道一些进行类似分析的行为研究？我发现绝大多数的顺序分析都集中在DNA上。 在这里，我提供了一些虚拟数据，但是我的原始数据集是由数十对组成的，它们在捍卫巢穴的同时准确记录了10分钟。因此，每只鸟的行为序列长600个状态（每秒钟都有状态）。这些较短的数据应包含与整个数据集相似的模式。 male_seq <- rep(c("absent","present","attack","threat","present","attack", "threat","present","attack","absent"), times = c(3,4,8,2,6,3,2,6,2,1)) female_seq <- rep(c("absent","present","threat","present","threat","present", "threat","attack","present","threat","attack","present", "attack","threat","absent"), times = c(2,6,2,1,2,1,1,3,5,3,1,3,3,2,2))

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