浅谈多重检验校正FDR例如，在我们对鉴定到的差异蛋白做GO功能注释后，通常会计算一个p值。当某个蛋白的p值小于0.05（5%）时，我们通常认为这个蛋白在两个样本中的表达是有差异的。但是仍旧有5%的概率，这个蛋白并不是差异蛋白。那么我们就错误地否认了原假设（在两个样本中没有差异表达），导致了假阳性的产生（犯错的概率为5%）。如果检验一次，犯错的概率是5%；检测10000次，犯错的次数就是500次，即
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2023-07-11 16:38:53
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hello，大噶好，最近新学习了利用python实现假设性检验的一些方法，下面结合方法的数学原理做简单的总结~ 假设检验是推论统计中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。[1]一旦能估计未知参数，就会希望根据结果对未知的真正参数值做出适当的推论。统计上对参数的假设，就是对一个或多个参数的论述。而其中欲检验其正确性的为零假设（null
#************************************************************ FDR校正 #************************************************************ single setwd("E:/res ...
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2021-10-09 15:51:00
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浅谈多重检验校正FDR 例如，在我们对鉴定到的差异蛋白做GO功能注释后，通常会计算一个p值。当某个蛋白的p值小于0.05（5%）时，我们通常认为这个蛋白在两个样本中的表达是有差异的。但是仍旧有5%的概率，这个蛋白并不是差异蛋白。那么我们就错误地否认了原假设（在两个样本中没有差异表达），导致了假阳性的产生（犯错的概率为5%）。如果检验一次，犯错的概率是5%；检测10000次，犯错的次数就是
多重检验中的FDR错误控制方法与p-value的校正及
校正作者：流泪鱼
设总共有m个候选基因，每个基因对应的p值从小到大排列分别是p(1),p(2),...,p(m),则若想控制fdr不能超过q，则只需找到最大的正整数i，使得 p(i)<= (i*q)/m.然后，挑选对应p(1),p(2),...,p(i)的基因做为差异表达基因，这样就能从统计
p.adjust()library("fdrtool")https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/p.adjust.htmlhttp://www.360doc.com/content/17/1228/11/50153987_717073620.shtmlhttp://www.360doc.com/content/18/0914
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2023-09-09 18:47:34
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1.定义 FDR（false discovery rate），是统计学中常见的一个名词，翻译为伪发现率，其意义为是 错误拒绝（拒绝真的（原）假设）的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。//FDR是个期望值 2.利用Benjamini–Hochberg方法计算FDR的计算及R语言实现FDR的计算相当简单，包括以下几步： 1.对p值进行从小到大的排序
File descriptor（文件描述符）
fd文件描述符在形式上是一个非负整数。实际上，它是一个索引值，指向内核为每一个进程所维护的该进程打开文件的记录表。当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时，内核向进程返回一个文件描述符。在程序设计中，一些涉及底层的程序编写往往会围绕着文件描述符展开。但是文件描述符这一概念往往只适用于UNIX、Linux这样的操作系统。
一，File对象python的
matlab自带函数mafdr，当ttest数较多时，可直接用[FDR, Q]=mafdr(P)；但是Storey procedure在p值少于1000个时会崩溃，此时应改用BH FDR方法：mafdr(P,'BHFDR', true)。该方法对于少量ttest更稳健，但是更保守。
参考链接：https://stat.ethz.ch/pipermail/bioconductor/2014-Ja
原创
2022-08-15 17:35:41
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总结起来就三句话：（1）当同一个数据集有n次（n>=2）假设检验时，要做多重假设检验校正（2）对于Bonferroni校正，是将p-value的cutoff除以n做校正，这样差异基因筛选的p-value
cutoff就更小了，从而使得结果更加严谨（3）FDR校正是对每个p-value做校正，转换为q-value。q=p*n/rank，其中rank是指p-value从小到大排序后的次序。举一个
原创
2022-08-05 14:37:11
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# 使用 Python 实现“fdr”功能的指导
作为一名刚入行的开发者，学习如何在 Python 中实现“fdr”（快速权衡风险）的功能是一个提升数据分析能力的重要步骤。本文将带你了解如何通过一系列步骤，使用 Python 实现这一功能。
## 步骤流程概览
以下表格展示了实现“fdr”的基本流程。
| 步骤 | 描述
FDR校正的程序实现及严格程度对比 前言 做统计分析就离不开P value<0.05，而写过科研文章的人也都知道没有经过FDR校正的P值就像一盘散沙，不用风吹，走两步自个儿就散了。 那么FDR校正这个让人又爱又恨的东西是什么呢？又是如何实现呢？http://stat.ethz.ch/R-manual/R-d
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2023-07-20 23:24:36
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# Python3实现FDR矫正：初学者指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要对统计测试结果进行多重比较矫正的情况。FDR（False Discovery Rate）矫正是一种常用的方法，它可以控制假阳性的比例。以下是使用Python3实现FDR矫正的步骤和代码示例。
## 步骤概览
以下是实现FDR矫正的步骤，以及每一步的简要说明：
| 步骤 | 说明 |
| --- | ---
# 如何在Python中实现FDR（假发现率控制）
在生物统计和数据分析中，FDR（假发现率，False Discovery Rate）控制是一个非常重要的过程，尤其是在进行多重假设检验时。假设检验的过程中，我们可能会得到一系列的p值，而这些p值的多重测试可能会导致错误的发现。因此，我们需要通过FDR控制来降低这种错误发现的概率。在Python中，可以使用`statsmodels`库来实现这一过
Python 利用GDAL对遥感图像进行几何校正If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. ——The Zen of
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2023-09-11 22:42:27
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GACOS大气改正python实现该代码共有8个部分。分别是数据读取、头文件读取、ztd数据裁剪、趋势项去除、相位包裹、make correction、ztd转los以及主程序我为什么要写这个代码呢？原因有二： 首先，因为我个人不喜欢使用matlab，用着不顺手。 其次，我想锻炼一下自己的编程能力，所以就着手了并完成了这样一个问题。 注：代码有任何问题，请私信我，接受建议，谢谢！！！注：转载请标明
一、引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效。Hough变换和Radon相似，其抗干扰能力比较强，但是运算量大，程序执行慢，其改进方法为：我们可以不对整幅图像进行操作，可以在图像中选取一块（必须含有一条与倾角有关的直线）进行操作，从而减小运算量。这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精
海尔630冰箱的标定和畸变校正。上篇文章中直接使用OpenCV的例程进行畸变校正的效果不太理想。使用以下方法（张正友）效果更好。标定代码：/************************************************************************
运行环境：VS2013+OpenCV 2.4.13
运行结果：检测拍摄的棋盘畸变图像，获取摄像头的畸变信息
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python-opencv双目图像矫正最近在搞双目视觉矫正，采用的是张征友标定法。主要步骤包括：获取相机1和相机2的标定图片，对标定图片进行预处理 （裁剪、分辨率匹配）、然后利用opencv的函数库对图像进行矫正 核心代码主要是参考这篇博文 ，关于张征友标定法的理论大家可以去看刚才上面那篇博文，讲的很详细 本人在原有的基础根据自己的需求进行了一些改动以及注释的补充，直接上代码：import num
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2023-08-30 11:01:20
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1. 算法功能简介 大气校正的目的消除大气对太阳和来自目标的辐射产生吸收和散射作用的 影响，从而获得目标反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数。大多数情 况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。 PIE 的大气校正模块是基于 6S 大气辐射传输模型。 6S 模型假定无云大气的 情况下，考虑了水汽、 CO2
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2023-07-02 22:39:54
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