我知道 R 中的 p.adjust 函数，它可以很好地满足我的需求。但是，现在我想根据 FDR (Benjamini & Hochberg) 方法更正 significance threshold (alpha) 而不是 p-values 本身.
例如，我们有十个原始 p 值:
0.0001,0.001,0.024,0.56,0.0077,0.55,0.0025,0.01,0.015,1
对于 Bonferroni，这非常简单:
alpha_Bonferroni_corrected = 0.01/ number of tests (10 in our example)=0.001
但是对于 FDR 来说，这会更加棘手。 R 中是否有相应的函数？
最佳答案
mutoss 包似乎提供了更大的灵 active
library(mutoss)
alpha <- 0.01
set.seed(1234)
p <-c(runif(10, min=0, max=0.01), runif(10, min=0.9, max=1))
result <- adaptiveBH(p, alpha)
result
关于r - 根据 R 中的 FDR (Benjamini & Hochberg)` 方法调整显着性阈值 (alpha)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53243979/