matlab fdr校正
时间: 2023-10-16 11:07:57 浏览: 536
FDR（False Discovery Rate）校正是一种统计方法，用于控制多重假阳性的错误率。在MATLAB中，可以使用`mafdr`函数来执行FDR校正。
`mafdr`函数的语法如下：
```matlab
[q, pi0 = mafdr(pvals)
```
其中，`pvals`是一个包含原始p-value的向量，`q`是经过FDR校正后的p-value向量，`pi0`是一个估计的零分布概率。
通过调用`mafdr`函数，你可以将原始的p-value向量转换为经过FDR校正的p-value向量。这样做可以帮助你在多个假设检验中控制错误率。
请注意，使用FDR校正时，你必须先进行多个假设检验，然后再对其进行校正。
相关问题
matlab实现FDR校正
在Matlab中，可以使用自带的mafdr函数来实现FDR（False Discovery Rate）校正。当进行的t-test数量较多时，可以直接使用[FDR, Q] = mafdr(P)来进行校正。其中，P是原始的p值。这种情况下，会采用Storey procedure进行校正。但是需要注意的是，当p值的数量少于1000个时，Storey procedure可能会崩溃。在这种情况下，可以改用BH FDR方法来进行校正，即使用mafdr(P, 'BHFDR', true)。这种方法对于少量的t-test更加稳健，但是相对保守一些。因此，根据实际情况选择合适的FDR校正方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
FDR校正 matlab
### 如何在 MATLAB 中进行 FDR (False Discovery Rate) 校正
在 MATLAB 中执行 FDR 控制可以通过内置函数 `mafdr` 或者编写自定义代码来实现。下面提供两种方式的具体说明。
#### 使用 MATLAB 内置函数 mafdr 进行 FDR 校正
MATLAB 提供了一个名为 `mafdr` 的工具箱函数专门用来处理 p 值并估计 q 值，即 FDR 调整后的 p 值[^1]。此方法非常适合于基因表达数据分析等领域中的应用案例。
```matlab
% 输入原始 P-value 向量
p_values = rand(1, 10); % 示例数据集
% 计算 Q-values (FDR adjusted p-values)
[qvalues, fdrslope] = mafdr(p_values);
disp('Q-values:');
disp(qvalues);
```
#### 编写自定义脚本手动计算 FDR 校正值
当不想依赖特定版本的 toolbox 或希望更灵活地调整算法细节时，可以选择自己动手编码。这里给出一种常见的 Benjamini-Hochberg 方法：
```matlab
function adj_pvals = bh_fdr_correction(p_vals, alpha)
n = length(p_vals);
sorted_indices = sortrows([p_vals', (1:n)', 'ascend']);
V = cumsum(sorted_indices(:, 1)) ./ ((1:n)' * max(sorted_indices(:, 1)));
crit_val = find(V <= alpha / n, 1, 'last');
if isempty(crit_val)
adj_pvals = ones(size(p_vals));
else
cutoff_idx = min(n, crit_val);
threshold = sorted_indices(cutoff_idx, 1) * n / cutoff_idx;
[~, original_order] = sort(sorted_indices(:, 2), 'ascend');
adj_pvals = zeros(size(p_vals));
adj_pvals(original_order) = min(threshold, 1);
end
disp(['Adjusted P-values using BH procedure:', num2str(adj_pvals)]);
end
```
上述代码实现了经典的 Benjamini 和 Hochberg 提出的过程，该过程能够有效地控制给定显著性水平下的预期错误发现率[^4]。
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TBS v3.7.0：支持PHP5的PHP模板引擎发布
根据给定文件信息，以下是关于“TinyButStrong v3.7.0 PHP模板引擎”的详细知识点介绍：
标题：“TinyButStrong v3.7.0 PHP模板引擎”
知识点：
1. 模板引擎定义与作用：
模板引擎是一种软件组件，它将页面的业务逻辑与显示逻辑分离，允许开发者在不修改服务器端代码的情况下，通过模板文件控制页面的布局和内容。模板引擎在Web开发中广泛应用，可以简化页面设计，提高代码的可维护性。
2. TinyButStrong (TBS)模板引擎：
TBS是一个PHP模板引擎，它允许PHP脚本与HTML文件实现有效的分离。这种分离的好处是，网页设计师可以专注于模板设计，而不会触及后端的PHP代码，反之亦然。这使得团队合作变得更加顺畅，也降低了代码错误的可能性。
3. TBS的使用方式：
TinyButStrong设计成可以兼容任何可视化HTML编辑器，如Adobe Dreamweaver、Microsoft Expression Web等，这意味着开发者可以使用这些工具进行模板设计，然后将这些模板嵌入到PHP脚本中。
4. TBS新版本特性：
该版本的TBS提供了6个新特性，虽然文件信息中没有具体列出这些特性，但一般来说，新特性可能涉及性能改进、新增函数、更灵活的模板操作、更加人性化的API设计等。
5. TBS版本修复的bug：
修复了5个bug，虽然没有具体说明，但一般修复bug会改善软件的稳定性和性能，提供更流畅的用户体验。
6. PHP版本支持变更：
TBS v3.7.0只支持PHP5，不再支持PHP4。这一变更意味着TBS的使用环境将只限于运行PHP5及以上版本的服务器上。对于还在使用PHP4的开发者来说，需要升级到PHP5或以上版本才能继续使用TBS。
7. 内置对PDO和MySQLi的支持：
PDO (PHP Data Objects)和MySQLi是PHP中用于数据库操作的两种扩展。PDO提供了一个数据访问抽象层，这意味着无论使用哪种数据库，都可以用相同的函数执行查询和获取数据。MySQLi是专门为MySQL数据库设计的面向对象的接口，它同样提供了丰富的功能来执行SQL语句和操作数据库。TBS内置对这两种数据库操作接口的支持，使得与数据库的交互变得更为简单和高效。
描述：“TinyButStrong(TBS)是一个可以让PHP脚本和HTML文件干净分离的PHP模板引擎。TBS设计成可以使用任何可视化HTML编辑器来编写TBS的HTML模板页。”
知识点：
1. TBS模板引擎的分离理念：
在Web开发中，将PHP脚本逻辑与HTML设计分离是非常重要的。这样做可以增强项目的可维护性，并允许网页设计师和后端开发人员独立工作，提高开发效率。TBS作为一个模板引擎，正是通过模板文件这一中间层实现了这种分离。
2. 可视化HTML编辑器的兼容性：
TBS能够与各种可视化HTML编辑器相兼容，这一点极大地便利了前端开发人员。他们无需熟悉复杂的PHP代码，就可以设计出符合后端需要的模板。这样既保证了设计的自由度，也简化了前端和后端的协作流程。
标签：“PHP源码-其它类别”
知识点：
1. PHP源码的分类：
PHP源码通常可以根据其功能和用途被分为不同的类别，如框架、库、模板引擎等。TBS作为模板引擎，归入了“其他类别”中，意味着它不属于框架或者常见的库类别，而是作为一个独立的工具来处理模板和数据的展示。
压缩包子文件的文件名称列表：“TinyButStrong_v3.7.0”
知识点：
1. 压缩包文件的命名规范：
通常情况下，压缩包文件的命名规范反映出其包含内容的版本信息、用途或者特性。在这里，“TinyButStrong_v3.7.0”明确指出了文件包含的软件名称和版本号，为用户提供了一个直观的参考。
2. 文件版本号的意义：
版本号通常表示了软件的迭代发展和更新程度。在本例中，“3.7.0”意味着这可能是第3个主版本的第7个次版本更新，版本号的递增通常伴随功能的增加、性能的提升或错误的修正。
综上所述，TinyButStrong v3.7.0作为一个PHP模板引擎，它在设计上注重了PHP脚本与HTML模板的分离，使得前端设计师可以独立于后端开发者工作，提高了工作效率。同时，它还提供了对最新PHP版本的支持，并内置了对PDO和MySQLi数据库操作的支持，使得数据操作更为便捷。新特性的加入和bug的修复也表明了TBS在不断的发展和优化中，以满足日益增长的Web开发需求。
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根据提供的文件信息，我们可以推断出该压缩包内含的教学资源主要围绕C++语言程序设计，由郑莉老师制作，内容涉及教学视频、课件以及书籍的源代码。下面将详细展开这些知识点。
### C++程序设计基础
C++是一种静态数据类型、编译式、通用的编程语言，它支持多种编程范式，包括过程化、面向对象和泛型编程。C++被设计为对硬件操作有强大的控制能力，同时拥有高度的代码复用性。作为C语言的超集，C++在继承C语言高效、紧凑等特性的同时，增加了面向对象编程的能力。
### 郑莉与C++教学
郑莉老师制作的C++教学资源，可能包含了以下内容：
1. **教学视频（45集）**：这套视频很可能是分阶段的教学，由浅入深地介绍C++的基础知识到高级特性。集数的分布可能按照如下逻辑：
- 基础语法、数据类型和变量
- 控制结构、循环和函数
- 数组、字符串操作和指针
- 结构体、联合体和枚举
- 面向对象编程基础：类和对象
- 继承、多态性和虚函数
- 静态成员、友元函数和运算符重载
- 高级特性：模板、异常处理、STL（标准模板库）
- C++11/14/17/20新特性介绍
- 项目实战与案例分析
2. **课件（PPT）**：这个部分可能包含了对应上述视频的教学PPT，每集视频配套的PPT都会详细解释关键点，通常包括了课程大纲、重点、难点的图示和代码示例。PPT可能还会提供一些练习题和答案，帮助学习者加强理解和实践。
3. **源代码**：这里的源代码应该包括了教学视频中演示的示例代码以及课件中提及的代码片段。这些代码可能覆盖了从简单的“Hello World”程序到复杂的面向对象设计案例，以及各种C++的STL使用实例。源代码的提供有助于学习者能够动手实践，更好地理解和掌握C++编程。
### C++学习资源与方法
1. **理论与实践相结合**：学习C++的过程中，理论知识的理解和实际编程操作需要相辅相成，特别是在面向对象编程方面，实际编写代码并观察运行结果，能极大加深理解。
2. **重视基础**：C++语言基础特别重要，特别是数据类型、运算符、控制流程、函数和指针等方面。这些都是学习后续内容（如类和对象）的基石。
3. **面向对象深入理解**：C++的核心是面向对象编程（OOP）。学习者需要透彻理解类与对象、封装、继承和多态的概念，并且通过实际编码体验OOP的优势。
4. **掌握STL**：标准模板库（STL）是C++语言的一个重要组成部分，它提供了一系列可重用的模板类和函数，涵盖容器、迭代器、算法、函数对象等，学会使用STL可以显著提高开发效率。
5. **关注新标准**：C++标准从C++98/03到C++11、C++14、C++17乃至C++20不断发展更新，每一次更新都引入了新的特性，如自动类型推导、lambda表达式、智能指针、并发支持等。学习新标准对从事现代C++开发至关重要。
6. **实战与项目经验**：学习编程最终是为了能够解决实际问题，通过项目实战可以锻炼综合运用所学知识的能力，并且了解软件开发的完整流程。
7. **社区资源**：积极参与C++社区，如Stack Overflow、Reddit等论坛，可以获取额外的学习资源、解决问题的思路和最新的行业动态。
### 结语
通过上述对【标题】、【描述】和【压缩包子文件的文件名称列表】的分析，我们可以得知这个压缩包提供了全面的C++编程学习材料。无论对于初学者，还是有一定基础希望进一步提升的开发者，这份由郑莉老师制作的教学资源都具有很高的参考价值。通过系统地学习这些材料，并结合实践和项目经验，学习者可以有效提高C++编程能力。
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