1. 计算P值:对所有的假设进行检验,得到每个假设对应的P值。 2. 排序P值:将所有的P值从小到大进行排序,记为P_{(1)}, P_{(2)}, \ldots, P_{(m)},其中m是假设的总数。 3. 计算调整后的阈值:对于每个排序后的P值P_{(i)},计算其对应的调整后的阈值q_{(i)},使用公式: q_{(i)} = \frac...
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...
直观来看,FDR是用上面混淆矩阵的第二行算出来的。 那么,如何计算FDR?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...
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...
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; 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...
p-value=FPR=\frac{FP}{FP+TN} 直观来看,p值是用上面混淆矩阵的第一列算出来的 (2)q值 q值实际上就是false discovery rate (FDR): q-value=FDR=\frac{FP}{FP+TP} 直观来看,q值是用上面混淆矩阵的第二行算出来的 但是仅仅知道它俩的计算公式的差别还不够,我们还有必要搞清楚一个问题:它俩在统计学意...
p-value of .3 is generally unacceptabe in any circumstance. Meanwhile an FDR of as high as .5 or even higher might be quite meaningful. FDR错误控制法是Benjamini于1995年提出一种方法,通过控制FDR(False Discovery Rate)来决定P值的域值. 假设你挑选了R个差异表达的基因,其中有S个是真正有差异表达...
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...