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用代码mr_presso(BetaOutcome = "beta.outcome", BetaExposure = "beta.exposure", SdOutcome = "se.outcome", SdExposure = "se.exposure", + OUTLIERtest = TRUE,DISTORTIONtest = TRUE, data =dat1, NbDistribution = 5000, + SignifThreshold = 0.05, seed=1234)提示:In mr_presso(BetaOutcome = "beta.outcome", BetaExposure = "beta.exposure", Outlier test unstable. The significance threshold of 0.05 for the outlier test is not achievable with only 5000 to compute the null distribution. The current precision is <0.0664. Increase NbDistribution.怎么解决

3ebafb5e2
1个月前
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深入研究一些

问题解决建议

  • 增加模拟次数：提示信息建议增加模拟次数 NbDistribution 以提高异常值检测的稳定性和显著性阈值的准确性。

具体操作步骤

  1. 增加模拟次数：将 NbDistribution 的值增加到更高的数值，例如 10000 或更高，以获得更精确的零分布计算结果。

  2. 调整显著性阈值：如果增加模拟次数后问题仍然存在，可以考虑调整 SignifThreshold 的值，以适应当前的计算精度。

  3. 检查数据质量：确保输入数据 dat1 中的 BetaOutcome、BetaExposure、SdOutcome 和 SdExposure 是准确无误的，因为数据质量直接影响 MR-PRESSO 检验的稳定性和结果。

  4. 查看文档和社区：如果问题依旧无法解决，可以查看 MR-PRESSO 的官方文档或相关社区，获取更多关于异常值检测不稳定的解决方案。37

  5. 考虑其他方法：如果 MR-PRESSO 检验不适用或存在问题，可以考虑使用其他方法或工具进行孟德尔随机化分析。26

你觉得结果怎么样？
如何增加NbDistribution的值以提高精度？
mr_presso函数的OUTLIERtest不稳定如何解决？
如何理解mr_presso函数的SignifThreshold参数？
如何处理数据集dat1中的异常值？
5000次分布计算不满足0.05显著性阈值怎么办？
如何使用seed参数确保mr_presso函数的可重复性？

以上内容由AI搜集生成，仅供参考

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