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(FalseDiscoveryRate(FDR)=Expected(FalsePositive/(FalsePositive+TruePositive))). In other words, FDR is the expected proportion of false positives among all positives which rejected the null hypothesis and not among all the tests undertaken. In the FDR method, P values are ranked in an ascending array and multiplied by m/k where k is the position of a P value in the sorted vector and m is the number of independent tests.

Example:

○ m = 10000
● p-values:
 ○ cutoff at .01 assumes that you likely found about  100 false positives
○ cutoff of .0001 assumes that you only found 1 false positive
● q-values:
○ set q-value cutoff at .05, and be sure that only 5% of the significant genes found are likely to be false positives
#

输入1：Benjamini and Hochberg FDR

 pajust test=paste("t",1:6,sep=""),pvalue=c(0.053,0.001,0.045,0.03,0.02,0.01))  pajust $pvalue),]  pajust$Bonferroni $pvalue, method = "bonferroni") pajust$BH $pvalue,method = "BH") pajust

结果1：

   test pvalue    Bonferroni    BH2   t2  0.001      0.006     0.0066   t6  0.010      0.060     0.0305   t5  0.020      0.120     0.0404   t4  0.030      0.180     0.0453   t3  0.045      0.270     0.0531   t1  0.053      0.318     0.053

Storey’s positive FDR (pFDR) 参考qvalue package
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
  install.packages("BiocManager")

BiocManager::install("qvalue")
library(qvalue)

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