量化生态数据集方差分解估计的不确定性
应用统计
2019-11-27 v2
摘要
实验生物学的一个重要目标是量化预测变量与响应变量之间的关系，这一统计分析常称为方差分解（VP）。本文给出一系列仿真，旨在生成VP分析预期统计不确定性的定量估计。我们展示了VP估计存在显著不确定性的情形，其会大幅降低所得结果的统计可靠性。尤其当数据集的某个预测变量组间方差较小时，VP估计可能呈现很高的误差幅度。当相应预测变量仅解释总体方差的很小一部分，或重复数特别少时，这一点尤为重要。此外，我们证明数据集VP估计的预期误差可通过自助法重采样来近似，为研究者提供了一种量化任意VP分析相关不确定性的工具。通过对Borcard与Legendre于1994年引入的Oribatid螨数据集以及Condit及其同事的Barro Colorado Island树木计数数据集的重新分析，展示了该方法的适用性。我们相信本研究可促使生物学家更批判性地对待VP等常规统计分析，并更频繁地报告其相关误差。
引用
@article{arxiv.1812.00269,
title = {Quantifying the uncertainty of variance partitioning estimates of ecological datasets},
author = {Matthias M. Fischer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.00269},
year = {2019}
}
备注
19 pages, 7 figures