Statistics / Stat.ME

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미생물의 숨겨진 다양성 탐색: 우른 모델을 통한 정확한 측정

본 논문은 미생물 공동체 내의 다양성을 측정하는 기존 방법론의 한계를 극복하고자, 샘플링되지 않은 클래스의 비율을 예측하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 이는 미생물 연구에서 중요한 문제 중 하나인 '미지의 양'에 대한 정확한 측정을 가능하게 한다. 논문은 우른 모델과 포상화 논증을 활용하여, 아직 발견되지 않은 종의 존재를 가정하고 이를 예측하는 방법을 제시한다. 이는 샘플링된 데이터에서 미지의 양을 추론하는데 있어 중요한 발전이다. 특히, 고정된 샘플 크기에서도 원본 샘플의 하위 집합에 대해 매우 정확한 예측 결과를 제공함으로써

Quantitative Biology Statistics Mathematics Model

< 분야별 논문 현황 (Total: 742) >

Electrical Engineering and Systems Science
7
General
273
General Relativity
7
HEP-EX
5
HEP-PH
12
HEP-TH
5
MATH-PH
3
NUCL-TH
1
Quantum Physics
10

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