最小样本量和判别表达式的确定微阵列数据中的模式

动机：使用微阵列进行转录谱分析可以揭示重要的有关细胞和组织表达表型的信息，但这些测量既昂贵又耗时。此外，组织样本的可用性对可以结合特定的疾病或感兴趣的状态。因此提供一种确定分离所需的最小微阵列数量统计可靠性、不同疾病状态或其他生理差异。

结果：采用功率分析估计最小样本量两类和多类歧视所必需的。功率分析算法计算适当的样本大小以区分Fisher获得的降维空间中的表型亚型判别分析（FDA）。通过应用估计最小样本量的现有数据集算法需要就多类别区分得出某些结论统计可靠性。据证实，当使用功率分析估算的样本，FDA中的组平均值判别空间在统计学上存在差异。

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