python - 有谁知道在 BH 程序下调整 FDR 置信区间的好程序？

Question

我使用自举法估计了 Tajima'D D 值数据集的置信区间 (CI)，以得出零分布。我想使用 BY 过程调整这些 CI 以考虑错误发现率 (FDR)，因为这允许数据点是非独立的。我已经可以对与 R 包 p.adjust 中的每个数据点关联的各个 p 值执行此操作。但是，我更愿意修改整个数据集的置信区间，而不是修改每个单独的 p 值。（这样做可以更快地在图表上描绘重要和不重要的值）。

有谁知道可以做到这一点的程序（最好用 R 或 Python 编写）？

BY FDR 详述于：Benjamini and Yekutieli (2005)。错误发现率 - 调整选定参数的多个置信区间。美国统计协会杂志，100 (469)。

本杰明尼和耶库蒂利 (2001)。依赖关系下多重测试中错误发现率的控制。统计年鉴, 29, 1165-1188

Answer 1

?p.adjust在 R包中查看stats（默认安装和加载）。有多种调整方法，包括一种名为“BY”的方法，它与您引用的作者在 2001 年的引用相同。我认为您需要检查该方法在 2005 年和 2001 年的论文中是否相同。

由于 p 值可以“反转”以产生 CDF 位置或类似标准错误的值，因此您应该能够在控制台会话中显示的该函数中使用现成的代码：

p.adjust

...然后为您正在按摩的任何样本统计信息拼凑一个 CI。