Bh fdr作为经典频率主义假设检验的拓展，是现代大规模假设检验的常用准则。 第一次接触bh fdr这样的放大运算的人，常常不知其所以然，这是很令人崩溃的。 这里最大的疑惑是，为什么要凭空引入q值。 这种放大矫正后的p值到底有什么实际意义呢？ Recently i started getting calls from an outfit called financial debt recovery ltd. 除了logfc，差异基因表达分析还通常考虑其他统计参数，如p值或调整后的p值（如fdr, false discovery rate），来控制假阳性率，确保识别的差异基因是统计上显著的。 因此，确定差异表达基因时，通常是综合考虑logfc和这些统计显著性指标。
USS Franklin D. Roosevelt (CV42) was the second of three Midwayclass
Recently i started getting calls from an outfit called financial debt recovery ltd. 题主所说的 multiple test 其实更准确的说法是multiple comparisons (多重比较)，而多重比较简单来说就是进行多次假设检验的情况下，由于每次检验都有一定几率会发生第一类错误，所以每进行一次假设检验，就会降低整体 (所有假设检验)的结果的可信度。 假如说我们每做一次假设检验有5%的几率犯第一类. F d r = f p f p + t p = 1 p p v false discovery rate (fdr) 的真正的意思是“所有发现中发生了错误所占的比率”，也就是在计算所有的discovery中false (假发现)所占的比率。 fdr常被人逐字翻译为“错误发现率”，这个翻译容易导致误解，个人认为译为“误报率”更好。 Bh fdr作为经典频率主义假设检验的拓展，是现代大规模假设检验的常用准则。 第一次接触bh fdr这样的放大运算的人，常常不知其所以然，这是很令人崩溃的。 这里最大的疑惑是，为什么要凭空引入q值。 这种放大矫正后的p值到底有什么实际意义呢？
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F d r = f p f p + t p = 1 p p v false discovery rate (fdr) 的真正的意思是“所有发现中发生了错误所占的比率”，也就是在计算所有的discovery中false (假发现)所占的比率。 fdr常被人逐字翻译为“错误发现率”，这个翻译容易导致误解，个人认为译为“误报率”更好。 (fdr for short) in richmond hill, ontario. 除了logfc，差异基因表达分析还通常考虑其他统计参数，如p值或调整后的p值（如fdr, false discovery rate），来控制假阳性率，确保识别的差异基因是统计上显著的。 因此，确定差异表达基因时，通常是综合考虑logfc和这些统计显著性指标。 Recently i started getting calls from an outfit called financial debt recovery ltd. Bh fdr作为经典频率主义假设检验的拓展，是现代大规模假设检验的常用准则。 第一次接触bh fdr这样的放大运算的人，常常不知其所以然，这是很令人崩溃的。 这里最大的疑惑是，为什么要凭空引入q值。 这种放大矫正后的p值到底有什么实际意义呢？
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