在生物统计学和数据分析领域,假阳性率(False Discovery Rate, FDR)的控制至关重要。在进行多重假设检验时,未加校正的p值可能导致大量假阳性发现。FDR校正旨在控制这一问题,其中一种常用的方法就是Benjamini-Hochberg(BH)方法。本文将介绍FDR校正的基本概念,特别是BH方法,并提供Python代码示例。 什么是FDR校正? FDR校...
BH(Benjamini-Hochberg)是一种常用的多重比较校正方法,用于纠正在多个假设检验中的显著性水平,以减少误报的概率。在Excel中,我们可以利用以下步骤来计算BH校正后的p值或显著性水平: 1.首先,我们需要将原始的p值按照升序排列,以便后续计算。假设我们有一个名为"p-values"的数据列,包含了原始的p值。 2.在另一个...
者几乎不会拒绝。于是，Benjamini和Hochberg提出了一种新的方法，通过控制FDR的大小来控制检验的准确度。2变量定义 接受H0拒绝H0合计 H0为真U V m0 H0为假T S m−m0 合计m−R R m 2.1False discovery rate(FDR)FDR的含义是在被错误拒绝的原假设占拒绝的原假设的比例，其定义式为 Q c=E(Q)=E{V/...
在进行多重假设检验时,未加校正的p值可能导致大量假阳性发现。FDR校正旨在控制这一问题,其中一种常用的方法就是Benjamini-Hochberg(BH)方法。本文将介绍FDR校正的基本概念,特别是BH方法,并提供Python代码示例。 ## Python 代码示例 流程图 原创 mob64ca12e8a030...
本文主要是对Yoav Benjamini 和Yosef Hochberg在1995年发表的文章Controlling the False Discovery Rate: A Practical and Powerful Approach to Multiple Testing进行简要总结。 1、为什么要进行多重假设检验 在单个假设检验中,假设m次假设检验相互独立,南无根据上表可得 ...
BH:bra胸罩 BH:Benjamini Hochberg本杰明·霍赫伯格 BH:Black Hood黑色发动机罩 BH:Behaviorally handicapped行为障碍者 BH:Boko Haram博科圣地 BH:Buy And Hope购买和希望 BH:Barwon HealthBarwon健康 BH:Bunk House平房 BH:Benzocaine Hydrochloride盐酸苯佐卡因 ...
常用的方法有Bonferroni、False Discovery Rate(FDR)和Benjamini-Hochberg(BH)等。BH法是目前广泛使用的多重比较校正方法之一,其原理是针对所有检验的p值按大小排序,计算每个p值与该p值及之后的所有p值在排序中所占比例,与事先设定的统计学显著性水平进行比较得到一个阈值,使得所有比该阈值小的p值被判定为显著性...
We define an adaptive procedure for control of the false discovery rate that is uniformly more powerful than the procedure of Benjamini and Hochberg. The power gain is tiny, however, and only appreciable for small numbers of hypotheses. We illustrate the new method with the case of two ...
Benjamini and Hochberg FDR (BH) 这是我们最常用的校正控制假阳性率的方式。假设针对个基因进行了统计检验,对所有的原始进行由小到大的排序分别为,校正后的为:。与一致的地方是都乘以了检测总数,不一致的地方是算法在此基础上除去了各个原始的排序值。
Benjamini, Y. & Hochberg, Y. (1995) Controlling the false discovery rate: A practical and powerful approach to multiple testing. Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological). 57(1), 289-300. Benjamini, Y. & Yekutieli, D. (2001) The control of the false discovery ...