#P value位置调整adjusted.p.values <- p.adjust(gsea.results$pvals, method = "BH") 1. 2. 4. 结果可视化 结果可视化:将分析结果进行可视化,以便更直观地展示。 AI检测代码解析 #结果可视化plot(adjusted.p.values, -log10(gsea.results$pvals), xlab = "Adjusted P value", ylab = "-log10(P value...
label:显著性标记的类型,可选项为:p.signif(显著性标记)、p.format(显示p-value) label.x、label.y:显著性标签调整 …:其他参数 比较独立的两组 compare_means(len~supp, data=ToothGrowth) 结果解释: .y:测试中使用的y变量 p:p-value p.adj:调整后的p-value。默认为p.adjust.method="holm" p.format:...
label:显著性标记的类型,可选项为:p.signif(显著性标记)、p.format(显示p-value) label.x、label.y:显著性标签调整 …:其他参数 比较独立的两组 compare_means(len~supp, data=ToothGrowth) 结果解释: .y:测试中使用的y变量 p:p-value p.adj:调整后的p-value。默认为p.adjust.method="holm" p.format:...
5) BH 和 fdr 在R的p.adjust()函数中是别名关系 它的计算方式也很简单,将n个p值按照从小到大排序,k为p值的顺序值,则p_adj = p * n / k。 其影响是除了最大的p值保持不变外,所有的其他p值都会被增加,变得没那么显著。 如果查询网络资料的话,BH校正的p值,也有人称之为qvalue。 fdr方法比族群误...
r语言的p.adjust函数 r语言的p.adjust函数 在R语言中，`p.adjust`函数是用于调整p值（p-value）的函数，它可以帮助你控制假阳性错误率（falsepositiverate）。在统计分析中，p值表示观察到的数据或结果出现的概率，如果p值很小，通常我们会认为结果比较显著，有一定的统计意义。然而，当进行一系列的统计检验时，...
adjust(p, meth)", type = "l", asp = 1, lty = 1:6, main = "P-value adjustments") legend(0.7, 0.6, p.adjust.M, col = 1:6, lty = 1:6) ## Can work with NA's: pN <- p; iN <- c(46, 47); pN[iN] <- NA pN.a <- sapply(p.adjust.M, function(meth) p.adjust...
label:显著性标记的类型,可选项为:p.signif(显著性标记)、p.format(显示p-value) label.x、label.y:显著性标签调整 ...:其他参数 比较独立的两组 compare_means(len~supp, data=ToothGrowth) 结果解释: .y:测试中使用的y变量 p:p-value p.adj:调整后的p-value。默认为p.adjust.method="holm" ...
p:p-value p.adj:调整后的p-value。默认为p.adjust.method=”holm” p.format:四舍五入后的p-value p.signif:显著性水平 method:用于统计检验的方法 绘制箱线图 AI检测代码解析 # 绘制箱线图 p <- ggboxplot(ToothGrowth, x="supp", y="len", color = "supp", ...
adjust_pvalue(): add an adjusted p-values column to a data frame containing statistical test p-values add_significance(): add a column containing the p-value significance level p_round(),p_format(),p_mark_significant(): rounding and formatting p-values ...
矫正p值和添加显著性标记 adjust_pvalue(): add an adjusted p-values column to a data frame containing statistical test p-values add_significance(): add a column containing the p-value significance level 其他 doo(): alternative to dplyr::do for doing anything. Technically it uses nest() + ...