假发现率FDR（False Discovery Rate）是在多重假设检验中用来控制多重比较的一种方法。在以往的一系列研究中，人们用FDR来防止不正确地拒绝了零假设（null hypotheses）。相比FWER，如Bonferroni correction，FDR要宽松一点。数据分析中常碰见多重检验问题 (multipletesting).Benjamini于1995年提出一种方法,通过控制FDR(...
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...
False discovery rate(FDR),一般翻译为错误发现率。在研究使用假设检验解决机器学习中的分类问题时,我遇到了多重假设检验问题。FWER和FDR正是解决这一问题的两种方法。经过老师和师兄师姐的指导,我能够将FDR应用于自己的问题当中,并且实验结果也有所改善。但是,应用之后,我仍然存在一些困惑,比如FWER和FDR到底是什么,FWE...
False discovery rate (FDR) 的真正的意思是“所有发现中发生了错误所占的比率”，也就是在计算所有的...
发金币求falsediscoveryrate指的是在某种情境下，通过发放金币来激励用户参与并产生虚假发现的比率。FDR通常用于描述在数据分析或搜索结果中，由于各种激励措施导致的误报率。在网络环境或数据分析领域，特别是在涉及大量用户生成内容或搜索结果排序的情境中，为了提高用户参与度或优化搜索结果的质量，一些平台...
那么这100个基因中，可能有20个（假设的）基因的显著性差异是假的。总体的FDR值就是20%，
错误发现率 (False Discovery Rate, FDR) 是一个衡量在统计学检验中发现的假设错误比例的指标。它定义为所有错误拒绝的假设中被发现的期望比例。FDR与假阳性率有着本质的区别，假阳性率针对所有变量数而言，而FDR则将范围限定在总的拒绝次数中。FDR是一种在进行多重比较时的修正方法，用于控制错误发现的...
false discovery rate Linguee +人工智能=DeepL翻译器 翻译较长的文本,请使用世界上最好的在线翻译! ▾ 英语-中文正在建设中 false形— 假形 · 假的形 · 错误形 · 伪形 · 讹形 · 失实形 · 虚伪形 · 无信义形 · 虚谎形 · 违心形