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
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2024-07-04 12:29:59
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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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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
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2023-12-07 21:54:36
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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500次，即
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2023-07-11 16:38:53
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# Python中的FDR校正：BH方法详解
在生物统计学和数据分析领域，假阳性率（False Discovery Rate, FDR）的控制至关重要。在进行多重假设检验时，未加校正的p值可能导致大量假阳性发现。FDR校正旨在控制这一问题，其中一种常用的方法就是Benjamini-Hochberg（BH）方法。本文将介绍FDR校正的基本概念，特别是BH方法，并提供Python代码示例。
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# Python实现FDR P值矫正：一次科学研究的必由之路
在生物医学研究、社会科学、文本处理等领域，研究者常常面临着多重假设检验的问题。为了减少假阳性率，我们引入FDR（False Discovery Rate，假发现率）作为一种有效的方法来校正P值。本文将通过Python代码示例，帮助大家理解如何进行FDR P值矫正，并实现这一方法。
## 什么是FDR？
在进行多重假设检验时，随着检
原创
2024-09-20 15:27:55
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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
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2023-10-13 14:36:02
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#************************************************************ FDR校正 #************************************************************ single setwd("E:/res ...
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2021-10-09 15:51:00
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# Python P值校正：正确处理多重假设检验
在统计学中，当我们进行多次假设检验时，会面临一个普遍的问题，即多重比较效应。简单来说，就是在进行多次检验的情况下，会增加犯第一类错误（错误地拒绝真实假设）的可能性。为了解决这个问题，我们需要对p值进行校正，以确保我们的结果是可靠的。
## 什么是P值校正？
P值校正是一种统计方法，旨在纠正由于多次检验而导致的p值偏低的问题。在进行多重假设检验
原创
2024-06-11 06:00:27
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python中面向对象编程1.类（class）1.1. 类的定义：1.2 类的使用1.2.1. 类中参数`self`1.3 类的构造函数1.4. Python对象销毁（垃圾回收）2. 访问权限2.1. 私有变量2.2 私有函数3. 面向对象的特点3.1 继承3.1.1 继承的语法3.1.2. 多重继承3.1.3. 检测3.2 封装3.3 多态 向对象编程——Object Oriented Pr
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2024-10-20 09:36:34
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计算机系统：输入->（计算）->输出建立模型可以模拟事情的运作神经网络的基本思想：持续细化误差值。大的误差需要大的修正值，小的误差需要小的修正值。尝试得到一个答案，并多次改进答案。可称迭代，是持续地、一点一点地改进答案。分类器和预测器区别不大预测器：接受一个输入，做应有的预测，输出结果简单预测器中，使用线性函数可以对先前未知的数据分类，但某些情况下得到正确的斜率需要改进。如何更好地调整
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
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2023-12-18 21:32:08
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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
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2023-10-02 23:25:54
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# 用Python做P值校正
## 引言
在科学研究中，P值常用于检测假设检验的显著性。然而，在进行多次假设检验时，我们可能会遇到“多重比较问题”，即错误地拒绝零假设的概率增加，因此需要对P值进行校正。本文将介绍常见的P值校正方法，展示如何使用Python进行计算，并结合甘特图和状态图，帮助读者更好地理解这个过程。
## 多重比较问题
多重比较问题主要出现在进行多次假设检验时。例如，在基因
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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一、假设检验基础：p-value相关 0. 单个假设检验中主要依靠p值(或统计量t)做出是否拒绝零假设H0的决定：p-value和预先设定的检验水准alpha做对比，如果p-value小于等于alpha，拒绝原假设，否则不拒绝原假设。1. p-value：表征了在原假设成立的条件下，重复进行当前的试验，获得现有统计量t及其更极端情况的概率。2. 给定检验水准alpha时，可得出
几个同义词概念p-value：常用的统计学显著性检验指标，衡量一次检验假阳性率的指标（False positive rate） ；Q value：调整后p-value，衡量错误发现率的指标（False discovery rate，简称FDR）。即使用Q value的这个参 数预估FDR。adjust p-value：调整后p-value值通常情况下，我们可以认为Q value = FDR = a
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2024-06-28 19:16:39
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Robotium判断测试结果的方法主要有三类：assert、is、search。assert方法除了Robotium API，还有Junit中的所有断言方法，Junit的断言方法下篇详解。
void assertCurrentActivity (String message, Class activityClass [,boolean isNewInstance])
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2024-04-22 20:48:40
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# R语言FDR校正从小到大的实现教程
在生物统计学和数据科学中，进行多重比较时，我们经常需要使用假发现率（FDR）校正技术。FDR校正可以控制假阳性率，为了达到这个目的，R语言提供了简单而高效的实现方法。本篇文章将引导初学者如何在R语言中完成从小到大的FDR校正，并详细展示每一步的步骤及代码实现。
## 整体流程
在实现FDR校正的过程中，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
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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