R语言回归模型FDR校正后计算95%CI和β值的代码是什么？

以下是一个简单的R代码，用于进行线性回归模型的FDR校正后计算95%CI和β值：

# 加载数据
data <- read.csv("data.csv")

# 进行线性回归分析
fit <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data=data)

# 计算FDR校正后的p值
pvals <- summary(fit)$coefficients[,4]
fdr_pvals <- p.adjust(pvals, method="fdr")

# 计算95%CI和β值
confint <- confint(fit)
betas <- coef(fit)

# 输出结果
result <- data.frame(variable=names(betas), beta=betas, ci_lower=confint[,1], ci_upper=confint[,2], fdr_pval=fdr_pvals)
print(result)

其中，`data.csv`是包含自变量x1、x2、x3和因变量y的数据文件；`lm()`函数用于进行线性回归分析；`summary()`函数用于提取回归系数、标准误、t值和p值等信息；`p.adjust()`函数用于进行FDR校正；`confint()`函数用于计算95%CI；`coef()`函数用于提取回归系数。最终输出的结果包括变量名、回归系数、95%CI的下限和上限以及FDR校正后的p值。

相关问题

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。

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：

# 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。