R语言如何做FDR矫正

在R语言中，可以使用p.adjust函数来进行FDR（False Discovery Rate）矫正。FDR矫正用于多重假设检验中的p值校正，以控制错误发现率。

下面是使用p.adjust函数进行FDR矫正的示例代码：

# 假设你已经计算得到一组原始的p值，保存在一个向量中
p_values <- c(0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05)

# 使用p.adjust函数进行FDR矫正，默认情况下采用Benjamini-Hochberg方法
fdr_adjusted <- p.adjust(p_values, method = "BH")

# 输出矫正后的p值
print(fdr_adjusted)

在上述代码中，p.adjust函数的第一个参数是原始的p值向量，第二个参数method用于指定使用的矫正方法。"BH"表示采用Benjamini-Hochberg方法进行FDR矫正。

输出的fdr_adjusted即为经过FDR矫正后的p值向量。

相关问题

matlab做FDR矫正

FDR（False Discovery Rate）矫正是一种常用的多重比较校正方法，用于控制在多次假设检验中产生的假阳性率。在MATLAB中，您可以使用以下步骤执行FDR校正：

1. 首先，您需要进行多个假设检验并计算每个检验的p值。

2. 然后，将p值按升序排序，并计算每个p值的门槛值（或阈值）。这可以通过将p值乘以总测试数除以该p值的排名来完成。

3. 接下来，将门槛值与每个p值进行比较。如果p值小于或等于门槛值，则将其视为显着性发现，否则将其视为非显着性发现。

在MATLAB中，您可以使用fdr_bh函数执行FDR矫正。该函数需要一个包含未校正p值的向量，并返回一个包含经过FDR校正的调整p值的向量。

以下是一个使用fdr_bh函数执行FDR校正的示例代码：

% 生成一些随机的未校正p值
p_values = rand(1,100);

% 使用fdr_bh函数执行FDR校正
[~, adjusted_p_values] = fdr_bh(p_values);

% 打印未校正和已校正的p值
disp('未校正的p值:');
disp(p_values);
disp('已校正的p值:');
disp(adjusted_p_values);

请注意，fdr_bh函数还可以接受一个可选参数alpha，该参数指定期望的FDR水平。如果未指定此参数，则默认为0.05。

R语言如何进行两组均值的FDR矫正

在R语言中，进行两组均值的FDR（False Discovery Rate）矫正可以使用多种方法，其中一种常用的方法是Benjamini-Hochberg方法。下面是使用Benjamini-Hochberg方法进行FDR矫正的步骤：

1. 首先，你需要计算两组数据的均值差异。假设你有两个向量x和y，分别表示两组数据的取值。

2. 使用t.test函数进行两组均值的t检验，得到每个变量的p值。假设你的数据符合正态分布，可以使用t.test(x, y)函数进行t检验。

3. 将得到的p值按照升序排列。

4. 计算每个p值对应的FDR校正的阈值。可以使用p.adjust函数进行FDR校正，其中method参数设置为"BH"表示使用Benjamini-Hochberg方法。

   p_values <- t.test(x, y)$p.value
   fdr_threshold <- p.adjust(p_values, method = "BH")

5. 根据FDR校正的阈值，判断哪些p值小于等于阈值，这些p值对应的差异是显著的。

   significant_indices <- which(p_values <= fdr_threshold)
   significant_differences <- x[significant_indices] - y[significant_indices]

以上就是使用R语言进行两组均值的FDR矫正的步骤。