python fdr校正

FDR（False Discovery Rate）校正是一种多重假设检验的校正方法，用于控制错误发现率。在 Python 中，你可以使用 `statsmodels` 库中的 `multipletests` 函数来进行 FDR 校正。

下面是一个示例代码：

from statsmodels.stats.multitest import multipletests

# 假设你有一系列的 p 值
p_values = [0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05]

# 进行 FDR 校正
rejected, adjusted_p_values, _, _ = multipletests(p_values, method='fdr_bh')

# 输出校正后的 p 值
print(adjusted_p_values)

在上述代码中，`p_values` 是原始的 p 值列表。`multipletests` 函数的 `method` 参数设置为 `'fdr_bh'`，表示使用 Benjamini-Hochberg 方法进行 FDR 校正。校正后的 p 值将存储在 `adjusted_p_values` 中。

请注意，FDR 校正并不改变原始的 p 值的大小顺序，而只是调整它们的阈值。

相关问题

python FDR

FDR (False Discovery Rate) 是一种控制多重检验中的错误发现率的方法。它是由Benjamini和Hochberg在1995年提出的。他们的方法的目标是控制在一个预设的水平以下的FDR，并在此基础上，后续的研究提出了更加精确估计FDR的方法，例如Storey的、Broberg的、Dalmasso的、Guan的和Strimmer的方法等。Benjamini的方法将FDR控制在一个水平以下，而后续的方法与此方法相比更具有强大的统计力度，但也牺牲了鲁棒性。

在数据分析中，常常会遇到多重检验问题，即对于多个假设进行统计检验。Benjamini在1995年提出了一种方法，通过控制FDR (False Discovery Rate) 来确定P值的阈值。假设选出了R个差异表达的基因，其中有S个是真正有差异表达的，而另外有V个实际上却没有差异表达，是假阳性。在实践中，希望错误比例Q=V/R的平均值不能超过预先设定的值（例如0.05），在统计学上，这等价于控制FDR不超过5%。

至于Python中如何计算FDR，我找到了一个使用SHD函数的代码示例：`cdt.metrics.SHD(target, pred, double_for_anticausal=True)`，其中`target`是目标变量的真实值，`pred`则是预测值，`double_for_anticausal`则是一个参数，用于指定是否将反因果结构计算两次。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [FDR多重检验校正原理及Python实现方法](https://blog.csdn.net/weixin_39818264/article/details/113981441)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [对于因果模型的常见评估函数：SHD 和 FDR](https://blog.csdn.net/weixin_55703970/article/details/124239263)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

用python编程，实现FDR校正，并注释

当进行大量的统计假设检验时，有可能会出现假阳性（Type I error）的问题。FDR（False Discovery Rate）校正是一种用于控制这种错误率的方法。在Python中，可以使用statsmodels库来实现FDR校正。下面是一个简单的示例代码，用于对一组p值进行FDR校正并进行注释：

import numpy as np
from statsmodels.stats.multitest import multipletests

# 假设有一组原始的p值
p_values = np.array([0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05, 0.06, 0.07, 0.08, 0.09, 0.1])

# 进行FDR校正
reject, p_corrected, _, _ = multipletests(p_values, method='fdr_bh')

# 输出校正后的p值和是否拒绝原假设的结果
for i in range(len(p_values)):
    print(f"原始p值: {p_values[i]}, 校正后p值: {p_corrected[i]}, 是否拒绝原假设: {reject[i]}")

在这个示例中，我们使用了`multipletests`函数来进行FDR校正。其中，`method='fdr_bh'`表示使用Benjamini-Hochberg方法进行校正。校正后的p值保存在`p_corrected`数组中，而拒绝原假设的结果则保存在`reject`数组中。

请注意，在实际应用中，你需要将示例代码中的`p_values`替换为你自己的p值数组。另外，你还可以根据需要选择其他的FDR校正方法，如`method='fdr_by'`或`method='fdr_tsbh'`等。

希望这个示例能帮助到你实现FDR校正，并进行注释。如果有任何问题，请随时提问！