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。