R语言中的FDR校正 1. 什么是FDR校正? FDR(False Discovery Rate)校正,即错误发现率校正,是一种在多重假设检验中控制错误发现率的方法。在统计分析中,当我们进行大量的假设检验时,可能会遇到很多显著的结果,但这些结果中有一部分可能仅仅是偶然产生的,即所谓的“假阳性”。FDR校正的目的就是减少这些假阳性的比例,...
R语言中可以使用p.adjust()函数来进行FDR校正。在此过程中,我们将指定调整方法为“fdr”。 # 步骤3:对p值进行FDR校正# 使用p.adjust函数进行FDR校正adjusted_p_values<-p.adjust(p_values,method="fdr")# 方法为“fdr”print(adjusted_p_values)# 输出校正后的p值 1. 2. 3. 4. 步骤4:输出校正后的p...
1.什么是FDR校正? 2.分析前的数据准备 3. R语言怎么做FDR校正 4. BioLadder生信云平台在线做FDR校正 1.什么是FDR校正? FDR (false discovery rate),即校正后的P值,中文一般译作错误发现率。在转录组分析中,主要用在差异表达基因的分析中,控制最终分析结果中,假阳性结果的比例。 为什么要用FDR? 在转录组分析...
1.如果某一个p值所对应的FDR值大于前一位p值(排序的前一位)所对应的FDR值,则放弃公式计算出来的FDR值,选用与它前一位相同的值。 2.P值都小于1。 R语言的实现代码 p.adjust(p,method=p.adjust.methods,n=length(p))#p.adjust.methods# c("holm", "hochberg", "hommel", "bonferroni", "BH", "B...
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/html/p.adjust.html...
说明pval太大了，矫正后全变成不显著了。fdr用于多重假设研究中矫正p值，排除假阳性，相当于把当前pval...
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