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。