而经典的Benjamini-Hochberg (BH) 方法就是用于控制错误发现率FDR的一种方法，让FDR≤α。Benjamini-Hochberg 方法介绍 有N次假设检验，对每一次假设检验都计算其P值，然后将计算出的P值按照从小到大的方式排序，接着从最小的P值开始，按照P（k）≤α*k/N进行比较，然后可以找到最大的第K个满足上述不等式的P...
而经典的Benjamini-Hochberg (BH) 方法就是用于控制错误发现率FDR的一种方法,让FDR≤α。 Benjamini-Hochberg 方法介绍 有N次假设检验,对每一次假设检验都计算其P值,然后将计算出的P值按照从小到大的方式排序,接着从最小的P值开始,按照P(k)≤α*k/N进行比较,然后可以找到最大的第K个满足上述不等式的P值,最...
控制多重比较谬误(Familywise error rate):Bonferroni矫正 Bonferroni法得到的矫正P值=P×n Bonferroni法非常简单,它的缺点在于非常保守(大概是各种方法中最保守的了),尤其当n很大时,经过Bonferroni法矫正后总的一类错误可能会远远小于既定α。 控制错误发现率:Benjamini & Hochberg法 简称BH法。首先将各P值从小到大排...
Bonferroni法得到的矫正P值=P×n Bonferroni法非常简单,它的缺点在于非常保守(大概是各种方法中最保守的了),尤其当n很大时,经过Bonferroni法矫正后总的一类错误可能会远远小于既定α。 控制错误发现率:Benjamini & Hochberg法 简称BH法。首先将各P值从小到大排序,生成顺序数排第k的矫正P值=P×n/k 另外要保证矫正...
Benjamini & Hochberg法 简称BH法。首先将各P值从小到大排序,生成顺序数 排第k的矫正P值=P×n/k 另外要保证矫正后的各检验的P值大小顺序不发生变化。 R实现 利用R自带的基础包中的p.adjust()可以进行多重检验的P值矫正。 p.adjust(p, method = p.adjust.methods, n = length(p)) ...
而经典的Benjamini-Hochberg (BH) 方法就是用于控制错误发现率FDR的一种方法,让FDR≤α。 Benjamini-Hochberg方法介绍 有N次假设检验,对每一次假设检验都计算其P值,然后将计算出的P值按照从小到大的方式排序,接着从最小的P值开始,按照P(k)≤α*k/N进行比较,然后可以找到最大的第K个满足上述不等式的P值,最终...
而经典的Benjamini-Hochberg (BH) 方法就是用于控制错误发现率FDR的一种方法,让FDR≤α。 Benjamini-Hochberg 方法介绍 有N次假设检验,对每一次假设检验都计算其P值,然后将计算出的P值按照从小到大的方式排序,接着从最小的P值开始,按照P(k)≤α*k/N进行比较,然后可以找到最大的第K个满足上述不等式的P值,最...
简称BH法。首先将各P值从小到大排序,生成顺序数 排第k的矫正P值=P×n/k 另外要保证矫正后的各检验的P值大小顺序不发生变化。 怎么做检验 R内置了一些方法来调整一系列p值,以控制多重比较谬误(Familywise error rate)或控制错误发现率。 Holm、Hochberg、Hommel和Bonferroni方法控制了多重比较谬误(Familywise err...
Bonferroni法非常简单,它的缺点在于非常保守(大概是各种方法中最保守的了),尤其当n很大时,经过Bonferroni法矫正后总的一类错误可能会远远小于既定α。 控制错误发现率:Benjamini & Hochberg法 简称BH法。首先将各P值从小到大排序,生成顺序数 排第k的矫正P值=P×n/k ...
下面我们将逐步回答Benjamini和Hochberg假阳率的计算和应用,主要包括以下几个步骤: 1.收集数据并进行单个假设检验: 在开始应用BH方法之前,首先需要收集数据并进行一系列的单个假设检验。例如,基因表达数据中的每个基因可以视为一个独立的假设检验问题,我们可以通过t检验、方差分析(ANOVA)等测试基因差异是否显著。 2.计算...