fdr校正代码R语言
时间: 2023-11-27 09:05:13 浏览: 181
在R语言中,进行FDR(False Discovery Rate)校正的代码如下:
```R
p_values <- c(0.001, 0.02, 0.005, 0.03, 0.08, 0.1, 0.04, 0.06)
adjusted_p_values <- p.adjust(p_values, method = "fdr")
```
其中,`p_values`为未经校正的p值向量,`adjusted_p_values`为经过FDR校正后的p值向量,`method`参数指定了使用的校正方法。
相关问题
R语言FDR校正代码
以下是R语言中进行FDR校正的代码示例:
```R
# 导入fdrtool包
library(fdrtool)
# 假设你已经有了一个包含p-value的数据集data
# 进行FDR校正
fdr <- fdrtool(data, statistic = "pvalue")
# 获取估计的FDR值
fdr$qval
# 获取估计的局部FDR值
fdr$lfdr
```
这段代码首先导入了fdrtool包,然后使用fdrtool函数对数据进行FDR校正。其中,data是包含p-value的数据集。校正后,你可以使用fdr$qval获取估计的FDR值,使用fdr$lfdr获取估计的局部FDR值。
R语言回归模型FDR校正后怎么得出95%CI?
在R语言中,可以使用`confint()`函数来计算回归模型的参数置信区间。默认情况下,该函数会返回一个长度为2的向量,其中包含了每个参数的置信区间的下限和上限。
但是,在进行FDR校正之后,需要对置信区间进行调整。在R语言中,可以使用`p.adjust()`函数来进行FDR校正。例如,如果你的原始p值存储在向量`p_values`中,可以使用以下代码进行FDR校正:
```
adjusted_p_values <- p.adjust(p_values, method = "fdr")
```
然后,你可以使用`confint()`函数来计算参数的置信区间,并将FDR校正后的p值传递给参数`level`,如下所示:
```
confint(model, level = 1 - adjusted_p_values)
```
其中,`model`是你的回归模型对象。这将返回一个矩阵,其中每行包含一个参数的下限和上限。你可以选择在结果中仅保留95%的置信区间,例如:
```
ci <- confint(model, level = 1 - adjusted_p_values)
ci_95 <- ci[, c(2, 4)]
```
其中,`ci_95`是一个矩阵,其中每行包含一个参数的95%置信区间的下限和上限。