FDR衡量的是在进行多次统计推断后,在所有被判定为显著性的结果里,有多大比例是误判的。 FDR的公式可以简单写成: 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-...
FDR(错误发现率)与p值在多重假设检验中密切相关,前者通过校正后者来控制假阳性比例,平衡结果的显著性判断。FDR校正法(如Benjami
FDR(False Discovery Rate,错误发现率)与p值是统计学中两个重要的概念,它们在假设检验中有着密切的关联。 1. p值定义:p值是在假设检验中,当原假设为真时,观察到的数据或更极端数据出现的概率。p值越小,拒绝原假设的证据就越强。 2. FDR概念:FDR是指在一组假设检验中,被错误拒绝的假设所占的比例。在多重...
FDR,也称为假阳性率,是一个统计检验的指标,它可以用来衡量统计检验的多重检验情况。它的值越低,说明多重检验的结果越可靠。FDR被定义为被误认为非零的样本占总样本数的比例。FDR评估多重检验的结果,通常与阈值有关,因此,可以根据阈值来判断统计检验的结果是否可信。 另一方面,p值是一个统计检验的指标,它用于衡...
FDR校正相较于常规的Bonferroni 校正更加的宽松，它不追求完全没有假阳性结果，而是将假阳性结果和真阳性的比例控制在一定范围内，而FDR校正的算法也有很多，其中BH算法(Benjaminiand Hochberg)用得比较多。Q值则是基于P-value分布的FDR计算方法，所以在日常使用中，两者并没有太大的区别，在进行假设检验校正时，可以视...
3.FDR 即False Discovery Rate错误发现率,是通过对差异显著性p值(p-value)进行校正得到的。由于转录组测序的差异表达分析是对大量的基因表达值进行独立的统计假设检验,会存在假阳性问题,因此在进行差异表达分析过程中,采用了公认的Benjamini-Hochberg校正方法对原有假设检验得到的显著性p值(p-value)进行校正,并最终采...
与 p 值不同,FDR 更适用于大规模数据的分析。生信研究中,正确解读 p 值和 FDR 至关重要。过高的 p 值可能导致错过有意义的结果。 而错误估计 FDR 可能得出错误的结论。一些生信分析工具会直接给出 p 值和 FDR 的计算结果。但用户需要理解其背后的原理和适用场景。P 值在比较两组数据差异时经常被用到。而...
P—FDR是P值和FDR(False Discovery Rate)的简称组合。 P值:它是衡量一次检验假阳性率的指标,反映了观察到的数据与原假设之间的差异程度。较小的P值通常意味着结果更具显著性,但P值易受样本量等因素影响。 FDR(False Discovery Rate):即伪发现率,是统计学中常见的一个名词,其意义为错误拒绝(拒绝真的原假设)...
FDR（False Discovery Rate，错误发现率）是对p值进行校正后得到的指标，用于解决转录组测序差异分析中的假阳性问题。通过Benjamini-Hochberg方法调整原有显著性p值，FDR作为筛选差异表达基因的重要标准。通常，FDR小于0.01或0.05作为默认标准。FDR值的选择并非固定，依据实验情况可适当调整。差异表达火山图中...
FDR(False Discovery Rate)与p值之间存在密切的关系。 首先,p值是针对单次统计推断的一个置信度评估。它衡量的是一个原本应该是零假设(???0)的判断被错误认为是非零假设(???1,即拒绝???0)的比例。在假设???0成立的前提下,比较两组的差值,如果差值符合正态分布,p值越小,说明“两组没有差异”的概率越...