了解 Benjamini-Yekutieli 统计模型函数

Question

我正在研究一个多重假设修正的项目（使用python）。我找到了一个很棒的函数，它包含在 statsmodel 包中。

statsmodels.stats.multitest.multipletests(pvals, 
alpha=0.05, 
method='hs', 
maxiter=1, 
is_sorted=False, 
returnsorted=False)

它允许我插入

fdr_by

作为

model

参数。

对于我的项目，我需要真正了解此更正的实质内容，因此想编写自己的函数（以

p_values

和

alpha

）作为其参数，以便能够更改我可能想要的任何内容或者详细了解该方法的内部工作原理。

我没有找到任何关于计算调整后 p 值的函数部分的文档。有人可以帮我找出如何从头开始编写 BY 校正的复制函数吗？

Answer 1

另一个选项是

scipy.stats.false_discovery_control

。 源代码指的是每行参考文献的相关部分。我还发现参考文献 3 非常有帮助。