Bonferroni校正:如果在同一数据集上同时检验n个独立的假设,那么用于每一假设的统计显著水平,应为仅检验一个假设时的显著水平的1/n http://baike.baidu.com/view/1217813.htm?fr=aladdin Bonferroni校正法: 此方法是在进行两两比较时对检验水准进行调整的办法,但是该方法在比较的次数较多时,就不太适合,因为校正后的检验水准会过小.此时可采用sidark法进行多重比较(仍然是对检验水准进行调整). 统计学中一般以小概率作为判断差异是否显著

总结起来就三句话: (1)当同一个数据集有n次(n>=2)假设检验时,要做多重假设检验校正 (2)对于Bonferroni校正,是将p-value的cutoff除以n做校正,这样差异基因筛选的p-value cutoff就更小了,从而使得结果更加严谨 (3)FDR校正是对每个p-value做校正,转换为q-value.q=p*n/rank,其中rank是指p-value从小到大排序后的次序. 举一个具体的实例: 我们测量了M个基因在A,B,C,D,E一共5个时间点的表达量,求其中的差异基因,具体

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系:QQ231469242 # -*- coding: utf-8 -*- # Import standard packages impor

0x00 前言的前言 这篇小文其实是在清明节前后起的头,不过后来一度搁笔.一直到这周末才又想起来起的这个头还没有写完,所以还是直接用一个月前的开头,再将过程和结尾补齐. 0x01 前言 结束了在南方一周的出差,清明时节回到了刚好下过雪并且和南方有20多度温差的北京之后,终于有时间来写点文字了.这篇小文,我主要想来聊一聊在使用Unity时和gamma校正相关的话题.事实上关于Gamma校正的来源历史以及理论知识已经有很多相关的文章了,比如龚大的<gamma的传说>.Nvidia的Gpu Gems

非原创 参考资料: 一文掌握GO和pathway分析 - 生物信息学讨论版 -丁香园论坛http://www.dxy.cn/bbs/thread/34904124#34904124 GO富集 GO是Gene ontology的缩写,GO数据库分别从功能.参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述,即对基因产物进行简单注释,通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能.途径或者细胞定位. Pathway Pathway指代谢通路,对差异基因进行pathway分析,可以了解实

一.什么是多基因风险评分 传统的GWAS研究只计算单个SNP位点与表型之间的关联性,再用Bonferroni校正,通过给定的阈值,筛选出显著的SNP位点. 这样会存在两个问题,第一.Bonferroni校正非常严格,很多对表型也有贡献的位点会因为达不到阈值而被过滤掉.第二.单个位点对表型的解释度是很低的,尤其是对于高血压这种多基因控制的表型,用一个个单独的位点解释高血压患病风险,就显得很单薄. 因此,开发一个能让我们直观的感受,患某种疾病的风险多高的工具,显然是非常有必要的. ​为了更好理解多基

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

题目:Metabolic Signatures of Cystic Fibrosis Identified in Dried Blood Spots For Newborn Screening Without Carrier Identification(新生儿筛查(不含携带者鉴定)中使用干血片鉴定囊性纤维化的代谢特征) 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:December 3, 2018 DOI:10.1021/acs.jproteome.8b00351

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

1.什么是Familywise Error Rate(FWE or FWER) 定义:在一系列假设检验中,至少得出一次错误结论的概率. 换句话说,是造成至少一次Type I Error的概率.术语FWE来自测试系列,这是一系列数据测试的技术定义 2.估计FWE的公式 αIT:一个独立测试的显著水平 c : 对比次数 举个例子,对于一个10次试验的的序列,显著水平5%,FWE = ≤ 1 – (1 – .05)^10 = 0.401 ,这意味着Type I Error 发生的概率超过了40%,对于

浅谈多重检验校正FDR Posted: 四月 12, 2017  Under: Basic  By Kai  no Comments 例如,在我们对鉴定到的差异蛋白做GO功能注释后,通常会计算一个p值.当某个蛋白的p值小于0.05(5%)时,我们通常认为这个蛋白在两个样本中的表达是有差异的.但是仍旧有5%的概率,这个蛋白并不是差异蛋白.那么我们就错误地否认了原假设(在两个样本中没有差异表达),导致了假阳性的产生(犯错的概率为5%). 如果检验一次,犯错的概率是5%:检测10000次,犯错的次数就

P<0.05就够了?还要校正!校正!3个方法献上 (2017-01-03 17:55:12) 转载▼   分类: 数理统计 (转  医生科研助手 解螺旋 微信公众号)   当有多组数据要比较时,不管是ANOVA,还是非参的Kruskal-Wallis检验等等,都只能看出整体的几组之间有没有差异.要是有,那么差异在哪里呢?还要做个两两比较才知道.OK,两两比较又要怎么做?有的小伙伴自然而然地会想到,每两组之间做一个T检验不就好了.To naive!这是个吃力不讨好的活,用这样的方式打开T检验会增加

转自:https://baike.baidu.com/item/FDR/16312044?fr=aladdin  https://blog.csdn.net/taojiea1014/article/details/79681249 http://www.360doc.com/content/18/0914/21/19913717_786724085.shtml   https://www.sohu.com/a/165109778_785442 https://www.jianshu.com/p/

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin

文章英文原网址: http://www.gamasutra.com/blogs/BrianKehrer/20160125/264161/VR_Distortion_Correction_using_Vertex_Displacement.php 利用顶点位移的VR畸变校正 2016年1月29日 Brian Kehren著 在VR开发的最大挑战之一是对高帧率与高分辨率结合的要求.我们通过把顶点转化为“镜头空间”,删除了需要全屏渲染的纹理,这样就可以大规模提高手机性能. 下面的技术使用谷歌的Card

http://www.cnblogs.com/jikey/p/4426105.html js高级前端开发加群方法(此群很难进,里面纯技术,严禁广告,水群) 完整题目做完发邮箱(jikeytang@163.com),经过评级审核后邀请进入 一. css 40分 1. 什么是盒模型?    2. Doctype的几种类型?   3. 如何布局左不动右边自适应的两列布局? 4. 如何布局两列等高?    5. 如何布局右侧定宽,左侧或中间自适应? 6. 如何布局三列自适应?  7. gif,png,j

基础知识部分 为了方便理解,首先会对(Luminance)的相关概念做一个简单介绍.如果已经了解就跳到后面吧. 我们用Radiant energy(辐射能量)来描述光照的能量,单位是焦耳(J),因为光实际是以一定速度在传播的电磁波,所以把单位时间内的传播的Radiant energy(能量)称作radiant  flux(辐射通量),用来描述他的能量表现,单位瓦特(Watt). Radiant intensity(辐射强度)用来指定radiant  flux(辐射通量)的方向,正式的来说,他是用

如何起草你的第一篇科研论文——应该做&避免做 导语:1.本文是由Angel Borja博士所写.本文的原文链接在这里.感谢励德爱思唯尔科技的转载,和刘成林老师的转发.2.由于我第二次翻译,囿于知识水平有限,错误不当之处在所难免(不当之处以原文为准),还请大家不吝批评指正.3.如果大家发现有趣.有料.有用的文章,可给我留言,我会尽力翻译.谢谢大家. 正文: 按励德爱思唯尔科技的引言: 如何起草一篇科学论文?经验丰富的Angel Borja教授告诉你哪些是必要的而哪些是应该避免的!这是继Angel

http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/46228771/ 写在前面 我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正(Gamma Correction)这一个名词,但真正明白它是什么.为什么要有它.以及怎么用它的人其实不多.我也不例外. 最初我查过一些资料,但很多文章的说法都不一样,有些很晦涩难懂.直到我最近在看<Real Time Rendering,3rd Edition>这本书的时候,才开始慢慢对它有所理解. 本人才疏学浅,写的

上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程,其中获取了摄像机的内参矩阵K,和畸变系数D. 1.在普通相机cv模型中,畸变系数主要有下面几个:(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ,其中最常用的是前面四个,k1,k2为径向畸变系数,p1,p2为切向畸变系数. 2.在fisheye模型中,畸变系数主要有下面几个(k1,k2,k3,k4). 因为cv和fisheye的镜头畸变模型不一样,所以畸变系数也会有所不同,具体在畸变校正时的公式也不同,具体公式请参见ope