r - Fisher 测试错误 : LDSTP is too small

Question

输入

NN <- c(359,32);JJ <- c(108,13);NNS <- c(103,15);VBN <- c(95,9);RB <- c(63,11);NNP <- c(56,0);VBG <- c(55,10);IN <- c(38,16);VB <- c(20,10);CD <- c(17,6);CC <- c(11,6);DT <- c(11,4);MD <- c(8,5);PRP4 <- c(8,1);PRP <- c(7,4);FW <- c(5,1);VBD <- c(5,3);RBR <- c(4,0);VBP <- c(4,1);VBZ <- c(4,3);WRB <- c(4,2);EX <- c(3,1);NNPS <- c(2,0);WDT <- c(2,3);WP <- c(2,1);PDT <- c(1,1);POS <- c(1,0);RBS <- c(1,0);TO <- c(1,1);UH <- c(0,1)
Finaltable <-
cbind(NN,JJ,NNS,VBN,RB,NNP,VBG,IN,VB,CD,CC,DT,MD,PRP4,PRP,FW,VBD,RBR,VBP,VBZ,WRB,EX,NNPS,WDT,WP,PDT,POS,RBS,TO,UH)
rownames(Finaltable) <- c("tag1","tag2")
Finaltable

chisq.test(Finaltable)


fisher.test(Finaltable)

输出

fisher.test(Finaltable) : FEXACT error 7.
LDSTP is too small for this problem.
Try increasing the size of the workspace.

如何在不修改原始数据的情况下解决这个问题？这种比较有没有非参数检验？

Answer 1

您可以尝试增加 workspace从它的默认值参数，但我不知道你是否能够使它足够大(我在 workspace=2e8 放弃了，仍然失败；我在 workspace=2e9 耗尽了内存。)你也可以尝试模拟 p 值，例如fisher.test(Finaltable,simulate.p.value=TRUE,B=1e7) (例如)，但由于 p 值非常小，如果你想做的不仅仅是限制 p 值，你将需要大量的模拟(B)，这也将非常慢. (对于大多数目的，知道 p 是 <1e-7 就足够了——但在某些生物信息学环境中，人们希望使用 p 作为信号强度的指标和/或强加大量多重校正比较。我不太喜欢这些方法，但它们就在那里......)