Submitted by dtlchen on Fri, 10/31/2014 - 10:39
各位老师:
大家好!我最近对小世界网络做了一些实验。想请教各位老师一些问题,我参考的文章是 Xu P, Huang R, Wang J, et al. Different topological organization of human brain functional networks with eyes open versus eyes closed[J]. NeuroImage, 2014, 90: 246-255. 这篇文章,按照这篇文章的思路,做了同样的实验,却得出了不同的结果。
我有真眼闭眼的实验数据,我的预处理方法如下,
计算得到的功能连通网络,我用BCT包进行了计算,下面是我的结果。
与文章中的结果
差异较大,文章中,close水平较高,open水平较低,而我的结果是反过来的,close水平低,open水平较高。
请问这是为什么?我尝试了很多的方法,都不能得到如此小的errorbar,求各位老师给给建议。下一步应该怎么做?
Submitted by dtlchen on Fri, 10/31/2014 - 10:43 Permalink
Re: 关于小世界网络构建的问题
抱歉老师,我说反了,是我的结果close高,open低,文章中的结果close低,open高,而且我计算所有的小世界特性都是反过来的。
Submitted by Wei Liao on Fri, 10/31/2014 - 14:26 Permalink
Re: 关于小世界网络构建的问题
Hi,
1. 关于误差线:在Xu et al., 文献中,误差线是表示的standard error;你的图中是同样的设置?是standard error还是standard deviation.?
2. 关于结果不一致之处,从目前给出来的信息不好判断。是否和文献中的所有试验状态一致?另外对网络构建中的每一步一致?
Submitted by dtlchen on Fri, 10/31/2014 - 15:23 Permalink
Re: 关于小世界网络构建的问题
谢谢回复,
关于第一:我不是很明白SE和SD我就去wiki上查了一下,
标准误差(英文:Standard Error),也称标准误,即样本统计量的标准差(英文:Standard Deviation),是描述对应的样本统计量抽样分布的离散程度及衡量对应样本统计量抽样误差大小的尺度[1]。
这个是wiki上的结果,我就是用matlab的std算出来的。
关于第二:是一致的,文章中没有只用的配准方法,我也使用了,也不能做到一样的结果。
Submitted by ZHANG_RESTadmin on Fri, 11/28/2014 - 19:04 Permalink
Re: 关于小世界网络构建的问题
SE和SD不一样,matlaB的std算的是SD。
Submitted by dtlchen on Fri, 10/31/2014 - 15:35 Permalink
Re: 关于小世界网络构建的问题
我看了一下,我的standard error是一个小于1的数,我已经确定不是计算的方差,而是标准差。方差就会更小的。
Submitted by dtlchen on Fri, 10/31/2014 - 15:41 Permalink
Re: 关于小世界网络构建的问题
如果是方差,在误差上就更加接近,如下图。