總結起來就三句話： （1）當同一個數據集有n次（n>=2）假設檢驗時，要做多重假設檢驗校正 （2）對於Bonferroni校正，是將p-value的cutoff除以n做校正，這樣差異基因篩選的p-value cutoff就更小了，從而使得結果更加嚴謹 （3）FDR校正是對每個 ...

RNA-seq數據分析中，為了鑒定兩個group 差異表達的基因，會針對每一個基因分別做假設檢驗（例如T-test），這里會出來一個P-value，但是往往R中專門做差異表達的package，還會有Adjusted-P 這么一個P-value。或者我們經常會碰到FDR這個概念。這些說的都是 ...

一、假設檢驗 假設檢驗的基本思路是： 設立零假設（null hypothesis）H0，以及與零假設H0相對應的非零假設（alternative hypothesis）H1，在假設H0成立的前提下，計算出H0發生的概率，若H0的發生概率很低，基於小概率事件幾乎不可能發生，所以可以拒絕零假設 ...

http://home.52brain.com/forum.php?mod=viewthread&tid=27066&page=1#pid170857 http://www.math ...

來源： http://blog.sciencenet.cn/blog-479412-572049.html，http://52brain.com/thread-15512-1-1.html SPM8允許兩種FDR校驗。一個是voxel-wise FDR，另一個是topological ...

1.Bonferroni校正：用0.05除去多重比較的數目，得到一個比較低的閾限。（苛刻，只在數目比較少時用） 2.錯誤發現率（False Discovery Rate，FDR）校正：將所有樣本（voxel）的p值進行從小到大排序，找到第n個p值超過n*0.05/N。如果樣本里p值低的voxel ...

matlab自帶函數mafdr，當ttest數較多時，可直接用[FDR, Q]=mafdr(P)；但是Storey procedure在p值少於1000個時會崩潰，此時應改用BH FDR方法：mafdr(P,'BHFDR', true)。該方法對於少量ttest更穩健，但是更保守。 參考 ...

來源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b1c9ed50101l02a.html，http://wenku.baidu.com/link?url=3mRTbARl0uPH ...