FDR公式如下: 或者,我们可以用中文表达该公式: (为什么是岳不群,而不是东方不败加日月神教=武林至尊,一统江湖?东方姐姐在此表示不服) FDR校正的是在检测出的激活的体素中(Da),伪激活(假阳性)的体素的个数(Via)。这里要注意和FWE校正的区别。FWE校正的是在所有被检测的体素中,假阳性体素的个数。 看了上面,是...
FWE比FDR严格,是因为FWE控制的是全脑中假阳性次数,FDR控制的是我们发现的激活(Declared active)的体素中假阳性次数。 总结起来就三句话: (1)当同一个数据集有n次(n>=2)假设检验时,要做多重假设检验校正 (2)对于Bonferroni校正,是将p-value的cutoff除以n做校正,这样差异基因筛选的p-value cutoff就更小了,从...
FDR的计算是根据假设检验的P-value进行校正而得到的。一般来说，FDR的计算采用Benjamini-Hochberg方法（简...
FDR 校正 一、假设检验 假设检验的基本思路是: 设立零假设(null hypothesis)H0,以及与零假设H0相对应的非零假设(alternative hypothesis)H1,在假设H0成立的前提下,计算出H0发生的概率,若H0的发生概率很低,基于小概率事件几乎不可能发生,所以可以拒绝零假设。 科学研究一般会把我们希望得到的结论当作非零假设,而期望...
在生信分析中,隔三差五地就需要和p值探讨是否显著差异,还要搬出FDR对p值进行校正。让每个基因根据p值大小从小到大排个队,拿个号牌,然后把自己的p值乘上总基因数,再除以自己号牌上的数就是FDR校正后的p值啦。这个过程用数学语言表示为: 其中,q-valuei是校正后的p值,...
fdr校正计算公式 FDR校正值可以通过以下公式计算:FDR校正值= (排序位置/总假设数) α,其中α是事先设定的期望的错误发现率,通常取。 从排序后的p值中找到第一个大于其FDR校正值的位置,将该位置之前的所有p值对应的假设都判定为显著。根据判定为显著的假设,进一步进行后续的统计分析或实验验证。 FDR校正方法的...
p值fdr校正 python 校正后p值, 1.定义 FDR(falsediscoveryrate),是统计学中常见的一个名词,翻译为伪发现率,其意义为是错误拒绝(拒绝真的(原)假设)的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。//FDR是个期望值 2.利用Benjamini–Hochberg方法计
是最流行的FDR controlprocedure? From: http://cos.name//topic/13846 Bonferroni校正 如果在数据集上同时n个独立的假设,那么用于每一假设的统计显著水平,应为仅检验一个假设时的显著水平的1/n。举个例子:如要在同一数据上检验两个独立的假设,显著水平设为常见的0.05。此时用于检验该两个假设应更严格的...
Python中的FDR校正:BH方法详解 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...
基于BH法的FDR校正过程: 第一步:将我们单独统计得到的一系列的p=[p1,p2,…,pn]从大到小进行重新排序,计为P=[P1,P2,…,Pn]; 第二步:按照以下公式计算每个P值所对应的校正前的FDR值,这里称之为Q值:Q = Pi* (n/r),Pi表示P中元素值,n是P值个数,r依次为n,n-1,…,1。