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现有的构图特征的现有效应措施对于许多现代应用，例如在微生物组研究中是不足的，因为它们表现出可以通过传统的参数方法对高差异性和稀疏性等性状进行的特质。此外，以公正的方式评估组合物的摘要统计数据（例如种族多样性）如何影响响应变量并不简单。我们提出了一个基于假设数据扰动的框架，该框架定义了对组成本身的可解释的统计功能，我们称其称为平均扰动效应。这些效果自然说明了偏见经常使用边际依赖分析的混淆。我们通过得出依赖摄动依赖性的重复化并应用半参数估计技术来显示如何有效估计平均扰动效应。我们对模拟和半合成数据的经验分析了提出的估计量，并证明了与纽约学校和微生物组数据的数据相比的优势。
基于扰动的效应措施
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