费希尔氏法英文解释翻译、费希尔氏法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【医】 Fischer's method

分词翻译：

费的英语翻译：

charge; cost; expenses; fee; spend
【医】 fee
【经】 fee

希的英语翻译：

hope; rare

尔的英语翻译：

like so; you

氏的英语翻译：

family name; surname

法的英语翻译：

dharma; divisor; follow; law; standard
【医】 method
【经】 law

专业解析

费希尔氏法（Fisher's Method）是统计学中用于合并独立假设检验结果的经典方法，由英国统计学家罗纳德·费希尔（Ronald Fisher）于1932年提出。该方法通过整合多个独立研究的p值，判断整体结果的显著性，广泛应用于医学研究、遗传学和元分析领域。

核心原理与公式

费希尔氏法基于以下公式计算综合统计量： $$ X = -2 sum_{i=1}^k ln(p_i) $$ 其中$k$为独立检验的数量，$p_i$为第$i$次检验的p值。该统计量服从自由度为$2k$的卡方分布，从而推导出合并后的显著性水平。

应用场景

医学研究：整合多个临床试验结果，评估药物疗效的总体证据强度（来源：美国国家医学图书馆PubMed Central）。
遗传学分析：合并不同基因位点的关联性检验结果，提高全基因组关联研究（GWAS）的可信度（来源：Nature Methods期刊）。
社会科学：在元分析中综合不同学者对同一假设的验证结果（来源：Cochrane协作网方法学手册）。

方法局限性

对低功效研究的敏感性较高，可能夸大阴性结果的整体影响。
要求检验间严格独立，若存在相关性需改用改进方法（如Brown's method）。

权威参考文献

Fisher, R.A. (1932). Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd.
美国统计协会（ASA）发布的《关于p值使用的声明》（2016年）中明确提及费希尔氏法的适用条件。

网络扩展解释

“费希尔氏法”在不同领域可能有不同含义，需结合具体语境分析。主要涉及以下两种解释：

1.统计学中的费希尔判别法（Fisher's Discriminant Method）

这是统计学中的一种经典分类方法，核心思想是通过降维将多维数据投影到低维空间，使不同类别的数据尽可能分离。具体特点包括：

原理：通过线性组合原始变量生成判别函数，最大化组间差异与组内差异的比值，从而实现有效分类。例如，对于两组数据，判别函数可表示为线性组合 ( y = mathbf{a}^Tmathbf{x} )，其中权重向量 (mathbf{a}) 通过优化组间协方差矩阵确定。
应用：常用于模式识别、医学诊断等领域，例如根据生物特征区分疾病类型。
优势：降维后可直观绘制二维/三维散点图辅助分类判断，且对协方差矩阵相等的正态分布数据效果最佳。

2.医学领域的费希尔氏法（Fischer's Method）

这一术语在医学文献中被提及（如、3），可能指某种具体检测或操作方法，但搜索结果未提供详细定义。需注意：

局限性：相关网页仅提供英文翻译（Fischer's method），未解释其医学背景或操作步骤，推测可能与特定实验技术或临床流程相关。

总结与建议

若用户问题指向统计学方法，则“费希尔氏法”更可能指费希尔判别法；若涉及医学领域，建议进一步查阅专业文献或提供更多上下文。需注意不同领域术语可能存在同名异义现象。