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The coefficient of cyclic variation: a novel statistic to measure the magnitude of cyclic variation

机译：周期性变化系数：一种用于测量周期性变化幅度的新统计量

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Background Periodic or cyclic data of known periodicity are frequently encountered in epidemiological and biomedical research: for instance, seasonality provides a useful experiment of nature while diurnal rhythms play an important role in endocrine secretion. There is, however, little consensus on how to analysis these data and less still on how to measure association or effect size for the often complex patterns seen. Results A simple statistic, readily derived from Fourier regression models, provides a readily-understood measure cyclic variation in a wide variety of situations. Conclusion The coefficient of cyclic variation or similar statistics derived from the variance of a Fourier series could provide a universal means of summarising the magnitude of periodic variation.
机译：背景技术在流行病学和生物医学研究中经常遇到已知周期性的周期性或周期性数据：例如，季节性提供了有用的自然实验，而昼夜节律在内分泌分泌中起着重要作用。但是，对于如何分析这些数据几乎没有共识，而对于如何为经常看到的复杂模式测量关联或效应大小则几乎没有共识。结果可以从傅立叶回归模型中轻松得出的简单统计数据，可以在各种情况下提供易于理解的量度周期性变化。结论从傅立叶级数的方差得出的周期变化系数或类似统计量可以提供一种概括周期性变化幅度的通用方法。

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