benjamini-hochberg方法benjamini-hochberg方法 Benjamini-Hochberg方法是一种多重比较校正方法,用于控制假阳性率(false discovery rate,FDR)的方法。它是由Yoav Benjamini和Yosef Hochberg在1995年提出的。在科学研究中,我们通常需要进行多个假设检验,例如比较多组数据的差异性。如果我们使用传统的显著性水平(例如0.05)来...
benjamini and hochberg false discovery rate -回复 在统计学中,Benjamini和Hochberg提出了一种常用的多重比较校正方法,即False Discovery Rate(FDR)控制方法。FDR方法用于控制在多个假设检验中出现的错误发现率,以便更准确地确定哪些发现是真实的。 在进行多个假设检验时,通常会遇到两种类型的错误。第一种是第一类错误...
Benjamini-Hochberg方法(BH方法)是一种控制假发现率(False Discovery Rate, FDR)的方法。与Bonferroni方法不同,BH方法不是为了严格控制整体错误率,而是允许一定比例的假阳性,以增加检验的统计效力。BH方法的步骤为: 首先,对所有p值按从小到大排序。 找到最大的k,使得 p(k)≤kmα。 判定前k个假设为显著(即拒绝...
Holm、Hochberg、Hommel和Bonferroni方法控制了多重比较谬误(Familywise error rate)。这些方法试图限制错误发现的概率(I型错误,在没有实际效果时错误地拒绝无效假设),因此都是相对较保守的。 方法BH(Benjamini-Hochberg,与R中的FDR相同)和BY(Benjamini & Yekutieli)控制错误发现率,这些方法试图控制错误发现的期望比例。
Holm、Hochberg、Hommel和Bonferroni方法控制了多重比较谬误(Familywise error rate)。这些方法试图限制错误发现的概率(I型错误,在没有实际效果时错误地拒绝无效假设),因此都是相对较保守的。 方法BH(Benjamini-Hochberg,与R中的FDR相同)和BY(Benjamini & Yekutieli)控制错误发现率,这些方法试图控制错误发现的期望比例。
其实在rnaseq的差异表达分析中不只是使用fdr控制假阳性还会有independentfiltering独立筛选去降低假阴性而fdr并不能控制假阴性反而会加重假阴性错失很多差异基因例如deseq2和edgerr都有independentfiltering过程为何会这样 StatQuest生物统计学-FDR及Benjamini-Hochberg方法 目录 FDR是为了控制多重比较中大量升高的假阳性概率FDR...
如果p(2)满足FDR≤α,则将p(1)和p(2)作为校正阈值。 5.校正p值: 对于每个排序后的p值p(i),将其与校正的阈值进行比较。如果p(i)≤校正阈值,则拒绝原假设。否则,接受原假设,并将其标记为未通过BH校正。 通过以上步骤,我们完成了对多个假设检验进行Benjamini和Hochberg假阳率校正的过程。该方法的主要优点...
Holm、Hochberg、Hommel和Bonferroni方法控制了多重比较谬误(Familywise error rate)。这些方法试图限制错误发现的概率(I型错误,在没有实际效果时错误地拒绝无效假设),因此都是相对较保守的。 方法BH(Benjamini-Hochberg,与R中的FDR相同)和BY(Benjamini & Yekutieli)控制错误发现率,这些方法试图控制错误发现的期望比例。
方法BH(Benjamini-Hochberg,与R中的FDR相同)和BY(Benjamini & Yekutieli)控制错误发现率,这些方法试图控制错误发现的期望比例。 请注意,这些方法只需要调整p值和要比较的p值的数量。这与Tukey或Dunnett等方法不同,Tukey和Dunnett也需要基础数据的变异性。Tukey和Dunnett被认为是多重比较谬误(Familywise error rate)方法...
错误发现率FDR(False discovery rate)是在所有结果显著的检验中,假阳(零假设H0为真时,拒绝H0的情况)所占的比率。如下表所示,N次假设检验中,FDR定义为V/R=V/(V+S)。 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...