Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Conceptos Relacionados

Expected Frequencies in Goodness-of-Fit Tests01:19

Expected Frequencies in Goodness-of-Fit Tests

7.0K
A goodness-of-fit test is conducted to determine whether the observed frequency values are statistically similar to the frequencies expected for the dataset. Suppose the expected frequencies for a dataset are equal such as when predicting the frequency of any number appearing when casting a die. In that case, the expected frequency is the ratio of the total number of observations (n) to the number of categories (k).
7.0K
Critical Region, Critical Values and Significance Level01:16

Critical Region, Critical Values and Significance Level

12.0K
The critical region, critical value, and significance level are interdependent concepts crucial in hypothesis testing.
In hypothesis testing, a sample statistic is converted to a test statistic using z, t, or chi-square distribution. A critical region is an area under the curve in  probability distributions demarcated by the critical value. When the test statistic falls in this region, it suggests that the null hypothesis must be rejected. As this region contains all those values of the...
12.0K
Types of Errors: Detection and Minimization01:12

Types of Errors: Detection and Minimization

8.7K
Error is the deviation of the obtained result from the true, expected value or the estimated central value. Errors are expressed in absolute or relative terms.
Absolute error in a measurement is the numerical difference from the true or central value. Relative error is the ratio between absolute error and the true or central value, expressed as a percentage.
Errors can be classified by source, magnitude, and sign. There are three types of errors: systematic, random, and gross.
Systematic or...
8.7K
Detection of Gross Error: The Q Test01:00

Detection of Gross Error: The Q Test

7.1K
When one or more data points appear far from the rest of the data, there is a need to determine whether they are outliers and whether they should be eliminated from the data set to ensure an accurate representation of the measured value. In many cases, outliers arise from gross errors (or human errors) and do not accurately reflect the underlying phenomenon. In some cases, however, these apparent outliers reflect true phenomenological differences. In these cases, we can use statistical methods...
7.1K
Difference from Background: Limit of Detection01:05

Difference from Background: Limit of Detection

9.0K
The limit of detection (LOD) is the smallest amount of analyte that can be distinguished from the background noise. The LOD value corresponds to the concentration at which the analyte signal is three times larger than the standard deviation of the blank signal. Below this value, the analyte signal cannot be differentiated from the background noise. It is calculated by dividing the calibration slope by 3 times the standard deviation of the blank signals.
The LOD indicates the presence or absence...
9.0K
Network Function of a Circuit01:25

Network Function of a Circuit

1.1K
Frequency response analysis in electrical circuits provides vital insights into a circuit's behavior as the frequency of the input signal changes. The transfer function, a mathematical tool, is instrumental in understanding this behavior. It defines the relationship between phasor output and input and comes in four types: voltage gain, current gain, transfer impedance, and transfer admittance. The critical components of the transfer function are the poles and zeros.
1.1K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

Network clustering algorithms and preprocessing pipelines for robust cell type identification in single-cell RNA sequencing data.

Scientific reports·2026
Same author

Scale invariance and statistical significance in complex weighted networks.

Physical review. E·2026
Same author

Uncovering simultaneous breakthroughs with a robust measure of disruptiveness.

Science advances·2026
Same author

Shortest-path percolation on scale-free networks.

Physical review. E·2026
Same author

Triadic percolation on multilayer networks.

Physical review. E·2026
Same author

A perspective on friction interventions to curb the spread of misinformation.

Npj complexity·2025
Same journal

Erratum: Low-dimensional model for adaptive networks of spiking neurons [Phys. Rev. E 111, 014422 (2025)].

Physical review. E·2026
Same journal

Disentangling the effects of many-body forces on depletion interactions.

Physical review. E·2026
Same journal

Charge transport and mode transition in dual-energy electron beam diodes.

Physical review. E·2026
Same journal

Optimization of multisite reactions in complex compartmentalized media.

Physical review. E·2026
Same journal

Origin of geometric cohesion in nonconvex granular materials: Interplay between interdigitation and rotational constraints enhancing frictional stability.

Physical review. E·2026
Same journal

Interaction of walkers with a standing Faraday wave.

Physical review. E·2026
Ver todos los artículos relacionados

Video Experimental Relacionado

Updated: May 2, 2026

Divergence of Root Microbiota in Different Habitats based on Weighted Correlation Networks
09:49

Divergence of Root Microbiota in Different Habitats based on Weighted Correlation Networks

Published on: September 25, 2021

3.8K

Umbral de detectabilidad en redes modulares ponderadas.

Filippo Radicchi1, Filipi N Silva1, Alessandro Flammini1

  • 1Indiana University, Center for Complex Networks and Systems Research, Luddy School of Informatics, Computing, and Engineering, Bloomington, Indiana 47408, USA.

Physical review. E
|February 20, 2026
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

La detección de la estructura de la comunidad en las redes es posible hasta un cierto umbral de mezcla. Este umbral depende del grado de nodo y las distribuciones de peso de los bordes, con una mayor variabilidad en los pesos que dificultan la detección.

Más Videos Relacionados

Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain
05:55

Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain

Published on: October 13, 2023

1.7K

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: May 2, 2026

Divergence of Root Microbiota in Different Habitats based on Weighted Correlation Networks
09:49

Divergence of Root Microbiota in Different Habitats based on Weighted Correlation Networks

Published on: September 25, 2021

3.8K
Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain
05:55

Modeling the Functional Network for Spatial Navigation in the Human Brain

Published on: October 13, 2023

1.7K

Área de la Ciencia:

  • Ciencia de la red Ciencia de la red.
  • Física estadística de las estadísticas.
  • Análisis de datos Análisis de datos.

Sus antecedentes:

  • Los algoritmos de detección comunitarios tienen como objetivo identificar grupos de nodos en las redes.
  • El modelo ponderado de partición plantada es un punto de referencia estándar para evaluar los métodos de detección de la comunidad.
  • La optimización de la modularidad espectral es una técnica común para la detección de comunidades.

Objetivo del estudio:

  • Determinar las condiciones necesarias para la detección de particiones de la verdad fundamental en redes ponderadas.
  • Para derivar analíticamente el nivel máximo de mezcla tolerado por la optimización de la modularidad espectral.
  • Investigar el impacto de las diferentes distribuciones de peso de borde en la detectabilidad de la comunidad.

Principales métodos:

  • Derivación analítica del umbral de detectabilidad.
  • Análisis del modelo ponderado de partición plantada con dos comunidades de igual tamaño.
  • Comparación de cinco distribuciones de peso de borde (Dirac, Poisson, exponencial, geométrico, firmado Bernoulli) bajo grados de nodo distribuidos por Poisson.

Principales resultados:

  • El umbral de detectabilidad depende de los dos primeros momentos de grado de nodo y las distribuciones de peso de borde.
  • Los pesos distribuidos de Dirac dan como resultado el umbral de detectabilidad más pequeño.
  • Los pesos distribuidos exponencialmente aumentan el umbral por un factor de sqrt[2]; una mayor variabilidad de peso puede disminuir la detectabilidad.

Conclusiones:

  • La variabilidad del peso del borde influye significativamente en la detectabilidad de la estructura de la comunidad.
  • La incorporación de pesos de borde es perjudicial cuando no llevan información sobre la estructura de la comunidad.
  • Los hallazgos proporcionan información sobre las limitaciones y el rendimiento de la optimización de la modularidad espectral en redes ponderadas.