Benjamini–Yekutieli procedure(简称BY过程或BY方法)是一种在多重假设检验中用于控制错误发现率(False Discovery Rate, FDR)的统计方法。该方法由Yoav Benjamini和Daniel Yekutieli在2001年提出,是对Benjamini–Hochberg procedure(BH方法)的扩展,以更好地处理假设之间可能存在的相关性。 在多重假设检验中,如果假设之间不...
除了可以使用excel的BH计算方法外,对于较大的数据,我们推荐使用R命令p.adjust。 p.adjust(p, method = p.adjust.methods, n = length(p)) AI检测代码解析 p.adjust.methods # c("holm", "hochberg", "hommel", "bonferroni", "BH", "BY", # "fdr", "none") 1. 2. 3. 我们还可以从R命令p.a...
我用MATLAB测试过,会出现warning,但不会报错。严格程度较低,如果你的 ttest P值不是特别显著(0.01-0.05),可以用这个试试,或许可以过FDR校正. 2.FDR=mafdr(P,'BHFDR', true); %基于linear step-up (LSU) procedure (introduced by Benjamini and Hochberg, 1995)。最常见的FDR校正方式,严格程度较高,但比 ...
除了可以使用excel的BH计算方法外,对于较大的数据,我们推荐使用R命令p.adjust。 p.adjust(p, method = p.adjust.methods, n = length§) p.adjust.methods c(“holm”, “hochberg”, “hommel”, “bonferroni”, “BH”, “BY”, “fdr”, “none”) 我们还可以从R命令p.adjust的源代码,了解其运行...
除了可以使用excel的BH计算方法外,对于较大的数据,我们推荐使用R命令p.adjust。 p.adjust(p, method = p.adjust.methods, n = length(p)) p.adjust.methods# c("holm", "hochberg", "hommel", "bonferroni", "BH", "BY",# "fdr", "none") ...
FDR校验模型BH法是一种常用的多重假设检验方法,可以有效控制错误拒绝的比例。在进行数据分析和统计推断时,我们可以使用BH法来控制FDR,减少错误拒绝的数量,提高统计推断的准确性和可靠性。当然,在实际应用中,我们也需要根据具体情况选择合适的方法,并结合领域知识进行综合判断。©...
1.我们将一系列p值、校正方法(BH)以及所有p值的个数(length§)输入到p.adjust函数中。 2.将一系列的p值按照从大到小排序,然后利用下述公式计算每个p值所对应的FDR值。 公式:p * (n/i), p是这一次检验的pvalue,n是检验的次数,i是排序后的位置ID(如最大的P值的i值肯定为n,第二大则是n-1,依次至...
regression | p-value | Simple (bivariate) linear model | 线性回归 | 多重检验 | FDR | BH | R代码 P122, 这是IQR method课的第一次作业,需要统计检验,x和y是否显著的有线性关系。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Assignment 1...
中的p-value调整方法,特别是Benjamini-Hochberg (BH) 方法,是在控制假阳性率的同时,允许一定程度的假阴性率的出现。它的提出和发展可以概括如下: 1. 提出:Benjamini-Hochberg方法(1995年) Benjamini和Hochberg于1995年提出了BH方法,旨在解决在进行多重假设检验时,传统的假设检验方法可能导致的假阳性率(即错误拒绝了原...
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。