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hypodispersion是什麼意思,hypodispersion的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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常用詞典

  • 平均分布;均勻分布

  • 專業解析

    Hypodispersion(低離散)是一個統計學概念,指觀測數據的實際離散程度(通常用方差衡量)低于基于特定概率分布模型(如泊松分布或二項分布)所預期的理論離散程度。它與更常見的Overdispersion(超離散,即實際方差大于理論方差)現象相對。

    其核心含義和要點如下:

    1. 定義與核心特征:

      • 當數據服從某個理論分布(例如泊松分布)時,該分布的方差(σ²)與均值(μ)之間存在特定的數學關系(如泊松分布中 σ² = μ)。
      • 如果實際觀測數據的方差顯著小于 該理論模型預測的方差,則稱該數據存在Hypodispersion。
      • 簡而言之,數據點比模型預期的要更加集中、均勻地分布在均值周圍。
    2. 成因與背景:

      • 違反模型假設:Hypodispersion 的出現通常表明所選用的概率分布模型未能完全捕捉數據的真實生成機制。例如,使用泊松分布建模時,它假設事件的發生是獨立且概率恒定的。如果實際事件之間存在負相關性(一個事件的發生降低了另一個事件發生的概率)或存在某種規則性/均勻性,則可能導緻實際方差小于泊松方差(σ² < μ),産生 Hypodispersion。
      • 數據生成過程:在生态學中,當生物個體在空間上呈現均勻分布(如因競争排斥導緻個體間保持距離)而非隨機分布時,其空間點模式的方差會低于泊松預期。在遺傳學中,某些等位基因頻率分布也可能表現出低離散性。
      • 數據收集或處理偏差:特定抽樣方法或數據過濾過程也可能人為導緻觀測到的離散度降低。
    3. 意義與影響:

      • 模型診斷:Hypodispersion 是診斷統計模型拟合不佳的重要指标之一。它提示研究者當前模型可能不適用,需要重新審視模型假設或選擇更合適的分布(如使用欠離散的二項分布變體或特定設計的模型)。
      • 揭示數據特性:分析 Hypodispersion 的原因有助于理解數據内在的結構或依賴關系,例如發現個體間的抑制效應或規則模式。
      • 統計推斷風險:忽略 Hypodispersion 可能導緻對參數估計的精度過于樂觀(因為模型低估了數據的實際變異性),從而影響假設檢驗(如 p 值偏小)和置信區間的準确性(區間過窄)。
    4. 檢測方法:

      • 最常用的檢測方法是計算方差均值比(Variance-to-Mean Ratio, VMR)。對于泊松分布,VMR 的理論期望值為 1。
        • 如果 VMR >> 1,表明 Overdispersion。
        • 如果 VMR << 1(且統計顯著),則表明 Hypodispersion。
      • 其他方法包括拟合優度檢驗(如卡方檢驗)或使用專門設計的統計檢驗來檢測相對于特定模型的低離散性。

    權威參考資料:

    網絡擴展資料

    根據詞根和常見術語推斷,"hypodispersion" 是統計學和生物學領域的概念,指數據分布比預期更集中的現象,與"hyperdispersion"(過度離散)形成對比。以下是具體解析:

    1. 詞源構成

      • 前綴"hypo-"表示"低于/不足",詞根"dispersion"指離散程度。組合後意為"離散程度不足"。
    2. 統計學定義 指觀測數據的方差小于理論模型預期值的情況。例如在泊松分布中,若方差顯著小于均值(即Var(X) < E(X)),則存在低離散現象。

    3. 生物學應用 常見于生态學中的種群分布分析:當個體分布比隨機分布更均勻時(如植物因資源競争形成規則間隔),稱為hypodispersion。

    4. 與hyperdispersion對比 | 特征| Hypodispersion| Hyperdispersion | |-----------|---------------------|---------------------| | 方差關系 | 方差 < 均值 | 方差 > 均值 | | 分布形态 | 均勻分布 | 聚集分布 | | 生态學案例 | 人工林規則種植 | 動物群聚行為 |

    需注意:該術語在通用詞典中較少收錄,建議通過專業文獻(如生态統計、空間分析領域)獲取更精确的定義和使用場景。

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