错误发现率(FDR)

目的研究多重假设检验中错误发现率的贝叶斯解释和经验贝叶斯估计。方法建立前列腺癌微阵列数据的贝叶斯模型,采用经验的方法估计z值的分布函数和应用Poisson回归方法估计z值的边际密度.详情&...

错误发现率的经验估计和应用

【摘要】： 目的:研究大规模数据中的密度、无效分布和错误发现率的经验贝叶斯估计和应用。方法:对2个微阵列数据的贝叶斯模型,采用Poisson回归方法估计密度函数,并在此基础上经验估计贝叶斯错误发现率和局部错误发现率。结果:基于Poisson回归方法的密度估计为无效...

FDR（错误发现率）：计算错误发现率（根据 Benjamini 和 Hochberg 1995）。

-matlab开发,错误发现率是一种控制跨多个假设的alpha错误的统计方法，控制错误拒绝假设的预期比例而不是家庭错误率。看：Benjamini,Y.和Yosef,更多下载资源、学习资料请访问CS...

如何通俗地解释错误发现率FDR

如何通俗地解释错误发现率FDRp值在一次检测中，我们很大概率上可以排除出错的情况，但是如果检测次数非常大的时候，我们就无法控制出错的情况（如果10000次检测，则可能有10000*5%500次检测出错...

FDR错误发现率

FDR（false discovery rate），是统计学中常见的一个名词，翻译为伪发现率，其意义为是 错误拒绝（拒绝真的（原）假设）的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。FDR是个期望值 2.利用...

4 控制错误发现率

结合第二章 大规模假设检验 2.3，左式为经验贝叶斯错误发现率（分子为H0误判累积概率，分母为推翻零假设的混合概率估计）。根据贝叶斯规则： 由于 未知，可以取它的上界1（会导致更加严格）计算...

FDR错误发现率

FDR（false discovery rate），是统计学中常见的一个名词，翻译为伪发现率，其意义为是 错误拒绝（拒绝真的（原）假设）的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。FDR是个期望值 2.利用...

发现错误率

... 详情>> 中华妇幼临床医学杂志 2009年06期 翻译错误 氨酰化AI辅助阅读下载下载蛋白质基因组学(proteogenomics)是一种用来确定新肽的更综合的方法,不仅能在蛋白质水平上验证基因表达和基因精细模式,还能改进蛋白质序列数据库。

控制错误发现率法

FDR 错误发现率-P值校正学习 千次阅读 2020-01-09 16:40:01 我们可以得到FDR准则，即要求 控制错误 拒绝 率。令Q=V/(V+S)，它表示 被错误拒绝的零假设数目占所有被拒绝的零假设数目的比例。Q也...

在Wilcoxon Rank之后使用R中的Benjamini

但是，由于我假设使用Benjamini Hochberg错误发现率校正多个比较会降低这个数字，因此我随后通过以下代码pvaluesadjust1(pvalues_genes，method="BH")调整了p值 通过下面的代码重新...