学会やセミナー、そして取材等での質問のなかから、
よく聞かれた内容についての解答です（20051212更新）。
回答はページの下のほうに...
パラメトリック法です。
もう少し厳密にいうと、３パラメータ対数正規分布モデルをつかった
パラメトリック法です。
流行の、ANOVAやらLOWESSやらMADやら、そういうacronymのような、
しかもなんか別の意味のあるような（あのFANTOMは秀逸ですね）、
を考えようかともおもったのですが、
これは統計学的には、教科書の最初の単元に出てくるような
基本的な方法なのです。LOWESSのように、独自の考えで独自な計算を
する考え方を構築したわけじゃない。だから、みっともないので
やめました。
SuperNORMは（株）スカイライト・バイオテックの商標です。
また、同社が使っている計算プログラムの名前でもあります（この意味においては論文に使用したことがあります）。
発案者はだれだったのだろう？ 私ではないです。
最初は、なんのこっちゃいと思ったのですが、しだいに慣れてきました。──ちなみに同社内ではSN（エスエヌ）と呼ばれています。なんのこっちゃい。
はい。
私（そして・あるいは）スカイライト社とアカデミックな共同研究をするときには
この限りではありません。声をかけてみてください。
私自身は、今はなるべく多くの人に試してもらいたいし、正直なところアレイの使い方に問題があるケースがあるので、なるべく引き受けて口も手も出すようにしています。
今となっては微妙です。３パラメータに沿うことを発見したのは
早かったのだけど、それを確認する作業と、初期のモデルの
開発は重なっていました。論文が遅くなったのは、書くのに
手間取ったからです。もっとも、書くあいだに深くなっていったので
やはり標準化が先だったのかな.....。
標準化の論文は、だから現象面だけで書いてあります。
統計学の手法としては（そして実用上は）これでまあOKであると。
モデルは理論なので、もっと形而上なことに触れています。
もっとも、これは統計学の求めるところでもあります。実用的な
ところをクリアすれば終わりではなくて、その拠って立つ
原理を明らかにすることは、統計学でも求められるのです。
私が考えるに、熱力学モデルが間違っていない限り、
他に良い基準はないでしょう。なら、他の良い方法もまたないでしょう。
複数の答えがある問題ではなさそうです。もちろん、モデルが間違っていれば
可能性はあります。
ポストモダン的な相対論のなかに逃げ込んで、悪いことが明らかな方法を
使い続けるのは一つの手かもしれません
（冗談ですよ。プロの誇りをもって、良い科学者でいてくださいね）。
詳しい事情は存じないのですが、交渉の余地はないのですか？
これは、対数正規分布の性質を表すときに使う定数のことで、
それが３つあるということです。
一つは正規分布の位置、もうひとつは幅、そして３番目が
測定不能であるところのバックグラウンドの値です。この３番目の
定数だけ、オペレータがいじります。この値はチップ内で同一です。
このパラメーターにできることは、あんまりたいしたことではありません。
データにそもそも対数正規分布するような特殊な性質がないと、
これを引き出すことはできません。狙っても、ダメならダメだから、
反証可能性を大きく損ねるようなことになってないのです。
シミュレートしてみるとよくわかるんだけどな....HPに作ってみようかな。
ｚスコアを引き算していただくと、ログレシオと比例関係にある数字が得られます。
（比例定数がσです）。その数字は、発現量とは無関係な、正規分布する数です。それを
もとに評価できます。
以上をもっと簡単に説明するページを、共同研究者たちのために作成中です。できたら
ここにアップしますのでお待ちを。
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