我们可以用Benjamini-Hochberg (𝐵𝐻) 方法。 对于m个独立的假设检验(比如m个基因),它们的P-value分别为:𝑝𝑖, 𝑖=1,2,…,𝑚 (1)按照升序的方法对这些P-value进行排序,得到: (2)对于给定的统计显著性值𝛼∈(0,1)(通常是0.05,在某些情况下,可以放大到0.1),找...
02 FDR值计算由于FDR值是对多重假设检验的校正，我们必须要有足够多的P-value，才能支撑起我们的FDR校正算法，这里不展示数据，只展示一下过程。只需输入所有的p值，选择校正算法为BH算法即可，代码如下：pvalue_adjust <- p.adjust(pvalues, method = "BH", n = length(pvalues)) 03 Q值计算同FDR值计算...
因此,FDR和p值是衡量统计检验结果的有效工具。FDR用于评估多重检验的结果,而p值则用于衡量检验的可信度。它们并不完全相同,但它们都可以用来帮助判断统计检验的结果是否可信。 通常情况下,FDR和p值之间的关系是:当FDR较低时,p值也较低,因此可以接受统计检验的结果。然而,在某些情况下,FDR和p值之间的关系可能不明...
FDR,Q value,adjust p value p-value:衡量一次检验假阳性率的指标(False positive rate) ; q value:衡量错误发现率的指标(False discovery rate,简称FDR,所有检验中假阳性的概率)。即使用Q value的这个参 数预估FDR。Q value 需要利用公式从p value 校正计算后得到,所以Q value 通常又被称为adjusted p value...
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; p值*n/(n-1) 4.不断迭代第三步(n-2,n-3...),直至计算到最小p值对应的FDR。 例子...
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,...
我们在生物数据统计分析中,经常会听到p-value,adjusted p-value,q-value以及False discovery rate(FDR)。比如最常见实验组和对照组的差异基因表达分析,除了获得一个p值(p-value),通常而言还会得到一个adjusted p-value或者FDR(false discovery rate)。那么他们之间到底有什么关系,为什么已经有了一个p-value来指征显...
FDR P值矫正通常分为以下几个步骤: 计算所有假设检验的P值。 将P值按升序排序。 对每个P值应用FDR校正公式。 确定显著性水平,判断哪些假设被拒绝。 代码实现 下面,我们通过一个简单的示例来说明如何在Python中实现FDR P值矫正。 importnumpyasnpimportpandasaspdfromstatsmodels.stats.multitestimportmultipletestsimport...
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,length(p)是总基因数,rank(p)是每个基因...