开发的
肯·格罗，统计学教授
怀俄明大学统计系
(电子邮件保护)
摘要
制定标准体重的回归百分位法(RLP)的最新评价(W年代)方程式促使标准实践发生改变。我们建议改变经验百分位数(EmP)方法，该方法不容易出现与超出数据范围的外推相关的长度相关偏差。为了实现相对权重的一致和有效解释，我们建议采用三条二次回归线(1)圣, 2nd，和3理查德·道金斯四分位数;2nd四分位是平均对数(权重)在对数(长度)上的分布的中位数)。协助发展新的W年代方程和修改旧的W年代方程(即那些由RLP方法开发的方程)，我们描述了使用一个免费可用的交互式计算工具来开发W年代用EmP方法建立模型。这个工具估计精度为W年代方程通过自举，将计算方程使用所有三个四分位数。这套标准将使研究人员灵活地使用W年代，也使经理能够比使用单一标准更一致地评估相对权重。
工具的哲学
这个工具不是“在这里输入数据”，“在那里得到w方程”，而是让研究人员参与(通过观察或干预)建立方程估计数据的过程。通过这种方式，我们希望得到的方程式不会有“黑箱”的感觉，而更像是一系列可理解的步骤。之所以选择Excel作为该工具的平台，是因为它无处不在，而且它具有大多数其他软件包(至少组合起来)不具备的图形化和交互功能。
工具元素(每个元素都有自己的工作表)
- 原始数据:简单地说，就是一个以便于数据质量保证和分析的方式组织长度-重量数据的地方。
- 数据质量:将来自选定抽样总体的数据绘制成图形，以便检测异常值和其他数据质量问题。除非用户从数据表中调用它，否则此表将保持隐藏。
- 排序:记录每个研究种群中每个长度类鱼类的平均体重。此外，还记录了每种长度类的鱼类种群数量。
- “鱼数”:这个表(隐藏的，除非用户从排序工作表中调用)统计了每个研究种群中每个长度类的鱼的数量。
- 总结:本表设置了四分位数(1)估计的数据圣, 2nd，和3理查德·道金斯)和每个长度类的平均权重的平均值。
- EmP-Ws:在这张表中，对总结的数据进行了组织，以估计Ws方程(特别是数据不足的长度类)，并显示了所得到的Ws方程。
- Ws图:所得到的方程的图在对数-对数和原始比例尺上完成。
- 引导:通过自举研究来评估中位数Ws方程的精度。
- 单位:该表格允许用户更改测量单位;然后提供更新的Ws方程和Ws的估计值。
- 应用程序:对于选定的研究群体，为单个鱼类绘制Wr散点图，并为选定长度类别的均值绘制散点图。
