多物种溯祖过程
多物种溯祖过程（；常简称为“MSC”）是一个演化生物学中的随机过程模型，用于描述多个物种间DNA序列样本的谱系关系。 它代表了在多物种情形中的应用。单个基因的演化关系（基因树）常常不同于物种整体的演化历史（物种树），因此该过程对于系统发育学的理论与实践 以及理解基因组演化具有重要意义。 基因树和物种树皆为假设演化过程呈二叉树状的示意图。基因树用于描述无重组基因座序列样本之间的演化关系，而物种树则描述物种之间的整体演化关系。不完全谱系分选…
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無母數統計
無母數統計學（），或稱-{zh-cn:无参数; zh-hk:無參數; zh-tw:非母數;}-統計學、無母數統計分析，是統計學的一個分支，適用於总体分布情況未明、小樣本、母體分佈不為常態也不易轉換為常態。特點在於儘量減少或不修改其建立之模型，較具穩健特性；在樣本數不大時，計算過程較簡單。 無母數統計推論時所使用的統計量的抽樣分配通常與母體分配無關，不必推論其中位數、適合度、獨立性、隨機性，更廣義的說，無母數統計又稱為「不受分布限制統計法…
重抽样
统计学中，重抽样（或重采样，）可指下列几种方法： 使用样本数据的子集（刀切法）或从数据中有放回地随机抽样（自助法），来估计样本统计量（如中位數、方差、百分位数）的精度。 在进行显著性检验时交换数据的标签（称为置换检验，或精确检验、随机化检验、重随机化检验）。 * 使用样本的随机子集来验证模型（称为交叉驗證）。 参考文献
刀切法
统计学中，刀切法（）是一种重抽样方法，常用于对统计量的方差和偏差的估计。样本的刀切法估计量是指将样本去除每个元素后重新计算估计量，再将这些估计量取平均值。刀切法是自助法的一个线性近似。“刀切法”的名字由美国数学家约翰·图基提出，意在说明本方法像便携式小刀一样简单但实用，可解决多种统计问题。给定一个大小为n的样本，刀切法的估计量可以通过聚合每个大小为n-1子样本得出。 范例：均值估计 刀切法的估计量可以通过将数据集中的每个观测值逐一排除后…
参数统计
母數統計（Parametric statistics）是统计学的一个分支，它假设样本数据来自总体，而总体可以透过具有固定参数集的概率分布进行充分建模。 相反，非参数模型的确切区别在于其参数集（或机器学习中的特征集 ）不是固定的，如果收集到新的相关信息，则该参数集可能会增加甚至减少。 大多数著名的统计方法都是参数化的。 关于非参数（和半参数）模型， 戴维·考克斯爵士说：“这些模型通常较少涉及结构和分布形式的假设，但通常都包含有关独立性的强…
频率学派推断
频率学派推断（Frequentist inference）是一种统计推断，强调通过数据出现的频率或比例，从样本数据中得出结论。它的另一个名称是频率学派统计，这是一种推断的框架，两种完善的方法统计假设检验和置信区间就是以此为基础的。频率学派推断與贝叶斯推断為目前统计推断的主要方法。 虽然贝叶斯推断有时被认为包含了最优决策的推断方法，但为简单起见，这里采用更受限的观点。 基础 频率学派推断与概率的频率学派诠释有关，特别是任何给定的实验都可以…