在统计学中，错误发现率（FDR ）是一种概念化多重比较时零假设检验中第一类错误率conceptualizing the rate oftype I errors的方法。FDR 控制程序FDR-controlling旨在控制 FDR，即错误“发现”（拒绝零假设）"discoveries" (rejectednull hypotheses) （不正确拒绝零假设）的预期
False discovery rate (FDR)，误报率。FDR的真正含义是"所有发现中发生了错误所占的比率"，即在计算所有discovery中false(假发现)所占的比率。常有误译为“错误发现率”，但个人认为“误报率”更准确。了解FDR，需要熟悉几个相关概念：False omission rate (FOR)。将FOR译为“错漏率”会更贴切。在...
也就是在计算所有的discovery中false(假发现)所占的比率。FDR常被人逐字翻译为“错误发现率”，这个翻译...
错误发现率(FDR) 本研究使用错误发现率(False Discovery Rate, FDR)来定义阳性发现。FDR是常用的统计学结果判定标准,其意义是错误拒绝(拒绝真的原假设)的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。 1995年Benjamini和Hochberg首次提...
FDR即多重检验阳性发现错误率，是指在多重检验中被错误拒绝的原假设数量占所有被拒绝的原假设数量的期望比例。关于FDR的详细解释如下：定义：FDR的数学表达式为，其中表示数学期望。应用场景：FDR主要应用于多重检验场景，特别是在组学数据分析和微阵列检测等领域，随着这些领域数据量的增加，FDR的应用逐渐...
从质谱数据中鉴定多肽通过软件实现自动化。然而,就像科学实验需要使用对照进行一样,软件的多肽鉴定结果也需要经过统计验证以避免假阳性。对于当今的肽鉴定,最被广泛接受的结果验证方法是错误发现率(FDR)。这篇文章解释了什么是FDR;它是如何实际运算的;以及使用FDR控制中的一些常见错误。
FDR的定义如下：\[\text{FDR} = \mathbb{E}\left[\frac{\text{Number of False Rejections}}{\text{Total Number of Rejections}}\right]\]其中，\(\mathbb{E}\)表示数学期望。同样，我们也可以得到假阴性发现率（False Negative Discovery Rate，FNDR）的定义：\[\text{FNDR} = \mathbb{E}\...
FDR(false discovery rate),是统计学中常见的一个名词,翻译为伪发现率,其意义为是 错误拒绝(拒绝真的(原)假设)的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。 //FDR是个期望值 2.利用Benjamini–Hochberg方法计算FDR的计算及R语言实现 FDR的计算相当简单,包括以下几步: ...
FDR 的报告已成为强制性的。FDR 本质上是一种统计和计算方法,用于确定给定数据集中蛋白质鉴定的确定性。有几种方法,我们通常使用诱饵数据库来测量错误发现率。 相关服务: 蛋白分析 提交需求 姓名* 联系类型 * 联系方式 * 项目描述 咨询项目 * How to order?
FDR(false discovery rate),是统计学中常见的一个名词,翻译为伪发现率,其意义为是 错误拒绝(拒绝真的(原)假设)的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。 //FDR是个期望值 2.利用Benjamini–Hochberg方法计算FDR的计算及R语言实现 FDR的计算相当简单,包括以下几步: ...