1统计学中有一个指标是q-value(q值),小弟不是很懂,希望各位详细描述Q-value的意义、计算方法、与p-value的差别.请不要网上粘贴那些没用的东西, 2 统计学中有一个指标是q-value(q值),小弟不是很懂, 希望各位详细描述Q-value的意义、计算方法、与p-value的差别. 请不要网上粘贴那些没用的东西, 反馈...
Q值(Q-value)是统计学中用来衡量一组基因标记在区分两个或多个类别(例如,病例和对照)时的价值。Q值计算公式如下: Q值= (1 -灵敏度) / (1 -特异度) 其中,灵敏度是指真阳性率,特异度是指真阴性率。 在实际应用中,Q值越大,说明该基因标记在区分两个或多个类别时的价值越大。
P-value和Q-value都是分布在[0,1]范围内的实数。 从P-value列表计算得到Q-value列表的统计模型有很多(参考R语言中p.adjust函数)。 P-value 列表计算得到Q-value后,各个元素的大小排序不发生改变(不考虑相等的情况)。 相对于P-value列表中的对应元素的p值,其q值只会变大(或不变),不会变小(但不会超过1)...
总之，p-value提供了一个衡量数据显著性的基础，而q-value通过控制错误发现率，帮助减少假阳性结果，特别是在进行大量假设检验时。通过理解这些统计值之间的关系，研究者可以更准确地解释和解读生物数据。
现在你已经有了每个观测值的 p-value,你可以使用 qvalue 包来计算 q-value。以下是计算 q-value 的代码: library(qvalue)qobj<-qvalue(p=p_values)q_values<-qobj$qvalues 1. 2. 3. 这段代码将会使用 qvalue 包中的qvalue()函数来计算每个 p-value 对应的 q-value。结果将会存储在名为q_values的...
通常有两种计算方法: Bonferroni correction方法 如果要维持整个检测 (做了m次检测)的Type I error rate < 0.05,则需要设定p-value为0.05/m作为筛选标准。反过来,如果我们做了10000次统计检测,采用Bonferroni correction方法校正后的p值就是原始P-value * 10000。
New Q value = Current Q value + lr * [Reward + discount_rate * (highest Q value between possible actions from the new state s’ ) — Current Q value ] 我们来举个例子: 一个奶酪= +1 两个奶酪= +2 大堆奶酪= +10(剧集结束)
论文《Q-value Path Decomposition for Deep Multiagent Reinforcement Learning》来自 ICML 2020。这篇论文将可解释性领域中计算各特征重要性的积分梯度迁移到 MARL,提出显式信用分配 MARL 算法 QPD。 积分梯度 积分梯度法(Integrated Gradients)来自 ICML 2017 年的论文《Axiomatic Attribution for Deep Networks》。论...
Q value实现操作 SAS、R软件是可以搞定q计算的,对多数人来说不太方便,因此本节介绍Graphpad Prism7.0来讲解: 步骤1:新建一个column数据集 步骤2:构建数据,下图显示部分数据 该数据即为你n次比较的p值,可见按照0.05的界值,目测可见的10个均为有意义,但没考虑FDR。
2. 所以关键问题是表格的数值如何计算呢？1. 首先 Q-table 初始化为 0。2. 3. 然后根据当前的Q-Table给当前state选择一个action并执行。执行过程是一直到本轮训练停止才算完成。不过因为初始的 Q-value 全是0，就要采取 epsilon greedy strategy 来选择。所谓 epsilon greedy strategy 是指：开始时...