修正的q*值取最小值,即为我们平时工作中用到的修正的FDR值q-valuei。这里的公式即为Bonferroni型多重检验过程中的公式。也是开始FDR的计算公式: 最后是FDR校正后的p值计算的一个小例子。 大家可以移步该网页查看 http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats...
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一。一般来说,我们认为,不同样...
Bonferroni校正是一种简单粗暴的方法,我们说有一次假阳性的概率是由于检验次数增多导致的,Bonferroni方法直接用0.05/暴露数量*结局数量即可。这种检验较为严格,目前而言是MR使用最多的校正方法。保证了正确的概率,但同时也牺牲了统计效能。 FDR FDR中文名为...
,直至计算到最小 p 值对应的 FDR。 下面直接在 R 里实现: ###例如这 10 个 p 值进行校正 temp <->0.01,0.11,0.21,0.31,0.41,0.51,0.61,0.71,0.81,0.91)p.adjust(tem p, method='fdr')###[1] 0.1000000 0.5500000 0.7000000 0.7750000 0.8200000 0.8500000 0.8714286 0.8875000 0.9000000 0.9100000 根据...
FDR矫正法的原理也是对p值进行矫正，但与Bonfertoni矫正不同，它对每个假设检验的p值都给予不同程度的...
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
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走上人生巅峰的时候，不好意思，你还需要面对最残酷无情的对手：多重比较校正，比如FDR校正。
FDR表示的是信度,而不是富集程度或P值的大小.一般来说,FDR越小,表示该通路的富集结果越可靠.在KEGG通路分析中,你应该关注那些FDR值较小的通路,因为它们更可能是真正与你的研究相关的通路.