'mean square error' berechnen |
25.05.2012, 11:18 | BiologieZeit | Auf diesen Beitrag antworten » |
'mean square error' berechnen Ich möchte eine Zeitserie (biologisches Experiment mit Zeitverlauf) mit Hilfe des Dunnett-Tests auswerten. Es handelt sich um Gene, die im Zeitverlauf verschiedene Transkriptmengen zeigen. Ich möchte wissen, welche Gene an welchem Zeitpunkt signifikant verändert vorliegen. Für die Formel des Dunnett-Tests brauche ich den 'mean square error' (MSE). Allerdings beeinhaltet mein Datensatz nur 'standard error' (SE), 'mean' und 'sample size'. Die Rohdaten sind also nicht angegeben. Der Datensatz sieht also so aus: Gen1 mean(t0) SE(t0) mean(t1) SE(t1) ... Gen2 ... Die 'sample sizes' für die einzelnen Zeitpunkte sind bekannt. Wie kann ich also den (MSE) (im Sinne einer ANOVA) berechnen, wenn ich nur folgende Angaben habe: - mean - standard error (bzw. standard deviation) - sample size Meine Ideen: nach meinen Recherchen scheine ich ohne Rohdaten aufgeschmissen zu sein ... doch ich hoffe, dass ihr mir einen Weg zeigen könnt, sodass ich meinen Datensatz doch noch auswerten könnte! |
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27.05.2012, 04:57 | Kasen75 | Auf diesen Beitrag antworten » |
Hallo, bei einer Stichprobe ist der MSE der mittlere quadratische Fehler. Soweit ich weiß, kann man, bei einem unverzerrten Schätzparameter , den mittleren quadratischen Fehler bestimmen, indem man die Varianz durch den Stichprobenumfang teilt: . Voraussetzung hierfür ist aber, dass ist. Mit freundlichen Grüßen. |
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