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/

在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图. 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线. ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中抛弃一些较差的模型提供了工具.ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,他们是用

wiki https://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF 在信号检测理论中,接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,或者叫ROC曲线)是一种座标图式的分析工具,用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型.舍弃次佳的模型. (2) 在同一模型中设定最佳阈值. 在做决策时,ROC分析能不受成本/效益的影响,给出客观中立的建议. ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,用来侦测

阳性 (P, positive)阴性 (N, Negative)真阳性 (TP, true positive):正确的肯定.又称:命中 (hit)真阴性 (TN, true negative):正确的否定.又称:正确拒绝 (correct rejection)伪阳性 (FP, false positive):错误的肯定,又称:假警报 (false alarm),第一型错误伪阴性 (FN, false negative):错误的否定,又称:未命中 (miss),第二型错误真阳性率 (TPR, tr

大家好,本周分享的是发表在MCP上的一篇关于鸟枪蛋白质组学中的错误率的文章,题目是Integrated identification and quantification error probabilities for shotgun proteomics,作者是瑞典皇家理工学院的Matthew The 和Lukas Kall. 鸟枪法蛋白质组学中蛋白的无标定量存在诸多误差.蛋白的鉴定就是其中的一个来源.然而人们经常忽略某些错误源,且在后续步骤中认为过滤得到的列表是完全正确的,这两个错误的累加很

来源: http://blog.sciencenet.cn/blog-479412-572049.html,http://52brain.com/thread-15512-1-1.html SPM8允许两种FDR校验.一个是voxel-wise FDR,另一个是topological FDR. 如果要做voxel-wise FDR 校验,就把spm_defaults里的68行的defaults.stats.topoFDR 改为0. (有很多朋友下载下来的spm在处理结果是只显示FWE矫正和NOR

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b1c9ed50101l02a.html,http://wenku.baidu.com/link?url=3mRTbARl0uPHHRFO9CdqhBNeUj-nb8dRwtqRN2oGqu8u1kN6IsqgYy-H8ggB7jOkPXhx703oM9YW9ftfOlh2dz7KJmlliOhDa4-WZFEEus_,http://www.dxy.cn/bbs/thread/28263194#28263194 一.假设检验基

P122, 这是IQR method课的第一次作业,需要统计检验,x和y是否显著的有线性关系. Assignment 1 1) Find a small bivariate dataset (preferably from your own discipline) and produce a scatterplot (this is easy using any spreadsheet) 2) Use any statistics tool (a calculator, spreadsheet

差异表达分析之FDR 随着测序成本的不断降低,转录组测序分析已逐渐成为一种很常用的分析手段.但对于转录组分析当中的一些概念,很多人还不是很清楚.今天,小编就来谈谈在转录组分析中,经常会遇到的一个概念FDR,那什么是FDR?为什么要用FDR呢?一起来学习吧! 什么是FDR FDR (false discovery rate),中文一般译作错误发现率.在转录组分析中,主要用在差异表达基因的分析中,控制最终分析结果中,假阳性结果的比例. 为什么要用FDR 在转录组分析中,如何确定某个转录本在不同的样品

FDR(false discovery rate),是统计学中常见的一个名词,翻译为伪发现率,其意义为是 错误拒绝(拒绝真的(原)假设)的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值. compute.FDR {brainwaver}使用图论进行可视化和参数化的多变量时间序列的基本小波分析 def computeFDR(parray, q=0.05): if min(parray) < 0 or max(parray) > 1: raise ValueError("请检查P值是否在0~

笔者介绍:姜雪伟,IT公司技术合伙人,IT高级讲师,CSDN社区专家,特邀编辑,畅销书作者,国家专利发明人;已出版书籍:<手把手教你/2.2次幂.Gamma校正后的暗红色就会成为(0.5,0.0,0.0)1/2.2=(0.5,0.0,0.0)0.45=(0.73,0.0,0.0).校正后的颜色接着被发送给监视器,最终显示出来的颜色是(0.73,0.0,0.0)2.2=(0.5,0.0,0.0).你会发现使用了Gamma校正,监视器最终会显示出我们在应用中设置的那种线性的颜色. 2.2通常是是大多

阿里QA导读:为什么要度量测试有效性?这么多的CASE,花了大量时间和资源去运行,真能发现bug吗?CI做到90%的行覆盖率了,能发现问题吗?测试用例越来越多,删一些,会不会就发现不了问题了?怎么找出那些为了覆盖而覆盖,发现不了真正问题的测试用例?本文带您探索其中的奥秘. 什么是测试用例的有效性? 我们的测试用例有两个比较关键的部分: 1)调用被测代码:例如下面的RuleService.getLastRuleByClientId(ClientId) 2)进行结果Check:例如下面的Assert

期刊名:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:(2019年12月) IF:4.828 单位: 朱拉隆功大学 费城威斯塔研究所 物种:人 技术:de novo从头测序,深度学习 一. 概述: 该研究开发了一种基于深度学习的肽段从头测序框架SMSNet,在保持良好的识别覆盖率的同时,氨基酸准确度能达到95%以上.SMSNet揭示了超过10000个以前未分类的人类白细胞抗原(HLA)和磷酸肽,并结合数据库搜索方法,将肽鉴定的覆盖范围扩大了近30%. 二. 研究背景:

Sensitivity, specificity, and reproducibility of RNA-Seq differential expression calls RNA-Seq差异表达调用的灵敏度 特异性 重复性 抽象背景:MAQC / SEQC联盟最近编制了一个关键基准,可用于测试微阵列和RNA-seq表达谱分析工具的最新发展.这些客观基准是基础研究和应用研究所需,对临床和监管结果至关重要.超越原始SEQC研究中提出的第一次比较,我们在此提出包括效果的扩展基准常见实验的典型优势.

一.媒体流(streams )流线程中包含事件和缓存如下:-events     -NEW_SEGMENT    (NS)     -EOS                (EOS)  *     -TAG         (T) -buffers            (B)    * 其中标* 号的需要同时钟进行同步. 典型的流如图1 所示: 图1 媒体流组成图 (1 )NEW_SEGMENT,rate, start/stop, time         包括了有效的时间戳范围(start/

医学.机器学习等等,在统计结果时时长会用到这两个指标来说明数据的特性. 定义 敏感性:在金标准判断有病(阳性)人群中,检测出阳性的几率.真阳性.(检测出确实有病的能力) 特异性:在金标准判断无病(阴性)人群中,检测出阴性的几率.真阴性.(检测出确实没病的能力) 假阳性率:得到了阳性结果,但这个阳性结果是假的.即在金标准判断无病(阴性)人群中,检测出为阳性的几率.(没病,但却检测结果说有病),为误诊率. 假阴性率:得到了阴性结果,但这个阴性结果是假的.即在金标准判断有病(阳性)人群中,检测出为阴性

利用背景流量数据(contexual flow data)识别TLS加密恶意流量 识别出加密流量中潜藏的安全威胁具有很大挑战,现已存在一些检测方法利用数据流的元数据来进行检测,包括包长度和到达间隔时间等.来自思科的研究人员扩展现有的检测方法提出一种新的思路(称之为“data omnia”),不需要对加密的恶意流量进行解密,就能检测到采用TLS连接的恶意程序,本文就该检测方法进行简要描述,主要参照思科在AISec’16发表的文章<Identifying Encrypted Malware Traf

Differential expression analysis for paired RNA-seq data 抽象背景:RNA-Seq技术通过产生序列读数并在不同生物条件下计数其频率来测量转录本丰度. 为了鉴定两种条件之间差异表达的基因,重要的是要考虑实验设计以及数据的分布特性. 在许多RNA-Seq研究中,表达数据以多对获得,例如来自相同个体的治疗前和治疗后样品.我们寻求将配对结构纳入分析. 结果:我们提出了一个用于RNA-Seq数据的贝叶斯分层混合模型,以分别考虑变异性来自配对数据结构的

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

识别出加密流量中潜藏的安全威胁具有很大挑战,现已存在一些检测方法利用数据流的元数据来进行检测,包括包长度和到达间隔时间等.来自思科的研究人员扩展现有的检测方法提出一种新的思路(称之为“dataomnia”),不需要对加密的恶意流量进行解密,就能检测到采用TLS连接的恶意程序,本文就该检测方法进行简要描述,主要参照思科在AISec’16发表的文章<IdentifyingEncrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data>[1][2][3]. 一