【摘 要】
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<正>背景与目的:阳性错误发现率(FDR)的概念由Benjamini和Hochberg提出,这一概念的提出,有效地解决了高维组学数据多重比较中假阳性错误的控制问题,并且能够显著提高假设检验
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<正>背景与目的:阳性错误发现率(FDR)的概念由Benjamini和Hochberg提出,这一概念的提出,有效地解决了高维组学数据多重比较中假阳性错误的控制问题,并且能够显著提高假设检验的效能。目前,FDR的估计方法很多,其中最具代表性的有LBE、qvalue和fdrtool等,这些方法都是在贝叶斯公式的框架下进行的,使用两成分模型构建p值的分布函数,进而求得FDR的估计值。然而,这些方法主要基于单变量分析方法,要求变量间独立或弱相关,如果变量高度相关,将
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