我使用维基百科文章中定义的折叠更改：
http://en.wikipedia.org/wiki/Fold_change
我现在使用折叠更改已经有一段时间了但是从来没有真正需要计算所有倍数变化的平均倍数变化。当我昨天这么做的时候，我意识到这不是一个直截了当，因为它似乎只是取所有倍数变化值的平均值。这是一个演示我的问题的例子：
让我们考虑6倍的变化：
A = 1.1635710
B = 0.9284593
C = 1.1688855
D = 1.6400114
E = 1.2073252
F = 1.2830912
我一直在做的是通过将-1除以倍数变换将1以下的折叠变化转换为-1格式：
A = 1.1635710
B = -1.077053
C = 1.1688855
D = 1.6400114
E = 1.2073252
F = 1.2830912
然后计算平均倍数变化我取所有倍数变化值的平均值，结果为0.8976386，表明平均倍数变化减少，即使从值本身显然平均倍数变化应该增加，因为大多数它们的增加幅度更大。
然后我想我在将折叠变化低于1变换为负格式之前计算平均倍数变化。然后我的平均值为1.231891，这似乎更合理。但是，我怀疑这是正确的。
让我们进一步简化它。假设我们有两个倍数变化，值为0.8（-1.25）和1.25。显然，当观察-1.25和1.25时，平均倍数变化应为1，因此没有平均变化。这是有道理的。但取平均值0.8和1.25导致1.025，因此略有增加。
长话短说，我不确定如何最好地平均折叠变化列表以获得代表性的平均倍数变化。
答案 0 :(得分：3)
这是一个很好的问题，我一直在寻找答案。这是我提出的： 1）取倍数变化的对数（在0到无穷大刻度）; 2）平均对数值; 3）计算反对数; 4）然后在必要时转换为+/-值
在你的第二个例子中：
log（0.8）= -0.09691
log（1.25）= 0.09691
average = 0
10 ^ 0 = 1（平均倍数变化为1）
对于您的第一个带有6个数字的示例并使用此方法，我的平均值为1.214425倍。