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 收藏
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。
但简单地,我们对q-value和p-value的特点进行以下总结: 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...
从p-value到q-value的计算，是处理多个假设检验时，控制错误发现率（FDR）的关键步骤。p-value衡量单个假设检验中，观察到数据或更极端情况的几率。在进行多次检验时，累积的p-value会增加出现虚假显著结果的概率。因此，需要使用统计方法进行多检验矫正，以控制FDR。想象一下，进行多次来自相同分布的样本检...
Double Q Learning 和Q Learning 的不同就在于q_target的计算,避免Q value被高估 假设重新计算过的q_eval :(batch=2) 假设第一行q(s1,a1)最大,第二行q(s2,a2)最大,我们得到argmax= [0,1] 那么q_target : reward+gamma*q_next[s1, a1] ...
(self,state):Q_value=self.Q_value.eval(feed_dict={self.state_input:[state]})[0]ifrandom.random()<=self.epsilon:self.epsilon-=(INITIAL_EPSILON-FINAL_EPSILON)/10000returnrandom.randint(0,self.action_dim-1)else:self.epsilon-=(INITIAL_EPSILON-FINAL_EPSILON)/10000returnnp.argmax(Q_value)...
数据计算量是非常庞大的。这里我们采用强化学习 +深度学习(卷积神经网络),也就是 DQN(Deep Q Network)。 卷积神经网络决策目的是预测当前状态所有行为的回报(Q-value)->目标预测值( )以及参数的更新; 强化学习的目的是根据马尔科夫决策过程以及贝尔曼价值函数计算出当前状态所有行为的回报 ->目标真实值( ...
P_value,叫做 Q_value, 同时也叫 corrected P_value.如果是的话，那FDR的校正公式怎么计算呢？
P_value,叫做 Q_value, 同时也叫 corrected P_value.如果是的话，那FDR的校正公式怎么计算呢？