p-value:假设检验中,p值测量的是在H0(null hypothesis, 也可以叫原假设)为真的条件下,获得某些小概率观察结果的概率。p值越小,代表在H0为真的前提下,获得观察结果的概率越小,那么这样从客观侧面也就是告诉我们可能需要否定H0假设而去接受H1(alternative hypothesis,也可以叫备选假设。p值通常取0.05 p-value用于...
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...
在统计分析中，p-value、p-adjust和q-value是三个关键概念，它们在检验假设和控制错误率中扮演重要角色。p-value是一个在假设检验中使用的统计量，它衡量在原假设（H0）成立的前提下，观察到特定结果的概率。当p值小于预先设定的阈值（如0.05），这暗示观察结果可能不支持H0，倾向于接受备选假设（H1...
p_adjust = mapply(FUN =function(p, i){p * length(l) /i#也可以这样计算adjust.p.value},pvalues,l)> p_adjust[1]0.001200000.001200000.040000000.060000000.072000000.080000000.085714290.150000000.266666670.360000000.436363640.50000000 差异基因筛选阈值 (p值与log2 fol...
p-adjust 有时候我们会在样本中发现许多0值,然后少量其它值,这种情况就会对p-value的可靠性造成影响,往往这种情况p-value会很显著,但很明显这样不符合现实。这种时候我们就需要对p-value进行校正,校正的流程这里不细说了,我们可以简单理解为,p-adjust是用来判断p-value是否可信的一个参数,它来自于p-value,但是相对...
转换p-adjust P值、Q值和P值调整(P-adjust)是统计学中用于量化统计显著性和进行假设测试校正的三个相关但不同的概念。了解它们之间的区别对于正确解释统计分析结果非常重要。 P值 (P-value) 定义:P值是在零假设(即没有效应或差异的假设)为真的情况下,观察到当前或更极端结果的概率。它是用来衡量数据与某个...
有时候我们会在样本中发现许多0值,然后少量其它值,这种情况就会对p-value的可靠性造成影响,往往这种情况p-value会很显著,但很明显这样不符合现实。这种时候我们就需要对p-value进行校正,校正的流程这里不细说了,我们可以简单理解为,p-adjust是用来判断p-value是否可信的一个参数,它来自于p-value,但是相对于p-...
Q value:调整后p-value,衡量错误发现率的指标(False discovery rate,简称FDR)。即使用Q value的这个参 数预估FDR。 adjust p-value:调整后p-value值 通常情况下,我们可以认为Q value = FDR = adjusted p value; 实际上,还是要依据具体的数据分析方案定义 ...
matplot(p, p.adj, ylab="p.adjust(p, meth)", type = "l", asp=1, lty=1:6, main = "P-value adjustments") legend(.7,.6, p.adjust.M, col=1:6, lty=1:6) ## Can work with NA's: pN <- p; iN <- c(46,47); pN[iN] <- NA ...
1) adjust p-value 调整p值2) value adjustment 价值调整3) range-adjusting 幅值调整4) adjustment of parameters 数值调整 例句>> 5) weight adjustment 权值调整 1. Based on this,an approach of term weight adjustment is proposed. 据此,提出一种特征项的权值调整策略,实验结果验证了该方法的有效...