Отрегулируйте порог значимости (альфа) в соответствии с методом FDR (Benjamini & Hochberg) в R

Question

Я знаю о функции p.adjust в R, и она хорошо работает для моих нужд. Однако теперь я бы хотел исправить significance threshold (alpha) вместо p-values самим в соответствии с методом FDR (Benjamini & Hochberg). Например, у нас есть десять необработанных p-значений:

0.0001,0.001,0.024,0.56,0.0077,0.55,0.0025,0.01,0.015,1

В случае Bonferroni это очень просто:

alpha_Bonferroni_corrected = 0.01/ number of tests (10 in our example)=0.001

Но для FDR это будет более сложно. Есть ли в R функция для этого?

Answer 1

пакет mutoss предлагает большую гибкость

 library(mutoss)
 alpha <- 0.01
 set.seed(1234)
 p <-c(runif(10, min=0, max=0.01), runif(10, min=0.9, max=1))
 result <- adaptiveBH(p, alpha)
 result