首页fdr矫正 matlab

fdr矫正 matlab

时间: 2025-01-02 15:43:07 浏览: 192

### 在 MATLAB 中实现 FDR 校正 #### 使用内置函数 `mafdr` MATLAB 提供了一个名为 `mafdr` 的内置函数来执行 FDR 控制。此函数主要用于微阵列数据分析，但也适用于其他类型的多假设检验场景[^3]。 ```matlab % 假设 pvals 是一个包含多个p值的向量 [pFDR, qValues] = mafdr(pvals); ``` 上述代码返回两个变量： - `pFDR`: 经过 FDR 校正后的 p 值。 - `qValues`: 对应于每个原始 p 值的 Q 值 (即最小的 FDR 阈值，在该阈值下原假设可以被拒绝)。 #### 手动实现 Benjamini-Hochberg 方法如果希望更灵活地控制过程或理解内部机制，则可以通过手动编写 BH 法来进行 FDR 校正: ```matlab function [fdr_corrected_pvalues] = bh_fdr_correction(p_values, alpha) % Sort the p-values and keep track of original indices. [~, idx] = sort(p_values); sorted_p_values = p_values(idx); n = length(sorted_p_values); % Calculate critical values based on rank position. ranks = 1:n; crit_vals = (ranks / n) * alpha; % Find largest i such that P(i)<=i/m*alpha where m is total number of tests. max_i = find(sorted_p_values <= crit_vals, 1, 'last'); if isempty(max_i) fdr_corrected_pvalues = ones(size(p_values)); % No significant results found. else threshold = sorted_p_values(max_i); % Apply correction to all p-values. corrected_sorted_p_values = min([sorted_p_values ./ ((1:n)' / n), ones(n, 1)], [], 2); % Restore order according to input vector. [~, inv_idx] = sort(idx); fdr_corrected_pvalues = corrected_sorted_p_values(inv_idx); end end ``` 这段自定义代码实现了经典的 Benjamini 和 Hochberg 提出的线性逐步方法用于控制错误发现率[FDR][^2]。

阅读全文