在R语言中进行FDR(False Discovery Rate)校正,可以使用p.adjust函数。FDR校正是一种多重假设检验校正方法,用于控制错误发现率,使得在多个检验中发现的显著结果中,错误的比例不超过设定的水平。 以下是使用R语言进行FDR校正的基本步骤和代码示例: 准备p值向量: 首先,你需要有一个包含多个p值的向量。这些p值通常来自...
来自专栏 · R语言绘图与分析 1.什么是FDR校正? FDR (false discovery rate),即校正后的P值,中文一般译作错误发现率。在转录组分析中,主要用在差异表达基因的分析中,控制最终分析结果中,假阳性结果的比例。 为什么要用FDR? 在转录组分析中,如何确定某个转录本在不同的样品中表达量是否有差异是分析的核心内容之...
r语言fdr校正 从小到大 R语言FDR校正从小到大的实现教程 在生物统计学和数据科学中,进行多重比较时,我们经常需要使用假发现率(FDR)校正技术。FDR校正可以控制假阳性率,为了达到这个目的,R语言提供了简单而高效的实现方法。本篇文章将引导初学者如何在R语言中完成从小到大的FDR校正,并详细展示每一步的步骤及代码实现...
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协变量是年龄、体重、身高，因变量是骨密度，如何去除协变量对因变量的影响？如何用R语言实现？从一些...
利用Benjamini–Hochberg 方法计算 FDR 的计算及 R 语言实现 FDR 的计算相当简单,包括以下几步: 1.对 p 值进行从小到大的排序,标记上序号 1~n; 2.其中,最大的 FDR(不考虑重复则为第 n 位)等于最大的 p 值; 3.对于 n-1 位的 FDR,取下面两者的较小值: • 上一步(第 n 位)计算得出的 FDR 值...
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。 第三步:对Q进行校正,得到FDR值。对于计算出来的Q=[Q1,Q2,…,Qn],若某一个Qi值大于前一位Qi-1值,则把Qi的值赋值为Qi-1;反之则保留相应的Q值。最终得...
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2.P值都小于1。 R语言的实现代码 p.adjust(p,method=p.adjust.methods,n=length(p))#p.adjust.methods# c("holm", "hochberg", "hommel", "bonferroni", "BH", "BY",#"fdr","none")#"BH"和"fdr"都是FDR校正 #"bonferroni"是最严格的校正方法...
[R语言fdrtool]为什么用fdrtool包做fdr矫正得到的值都是1？说明pval太大了，矫正后全变成不显著了。fdr用于多重假设研究中矫正p值，排除假阳性，相当于把当前pval放大。这个