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...
The False Discovery Rate: An Approach to Large Scale Testing If the objective in large scale testing is exploration, that is, statistical tests suggest rather than define results, thefalse discovery rate(FDR) may be calculated and used to controlα. TheFDRidentifies a set of potential, or “...
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...
false discovery rates的理解 FalseDiscoveryRate(FDR)是在多重假设检验中常用的一种误差控制方法,用于控制假阳性的比例。在进行多重假设检验时,如果使用传统的显著性水平,即p值小于0.05,则在进行大量假设检验时,会出现一定比例的假阳性,即实际上不存在显著性差异,但是由于抽样误差等原因,却得到了p值小于0.05的结果。
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发现错误率数据分析中常碰见多重检验问题(multiple testing).Benjamini于1995年提出一种方法,通过控制FDR(False Discovery Rate)来决定P值的域值. 假设你挑选了R个差异表达的基因，其中有S个是真正有差异表达的，另外有V个其实是没有差异表达的，是假阳性的.实践中希望错误比例Q＝V/...
the risk ofrejectionof a true null hypothesis. Another way of phrasing this is that it is a false positive result; that is, the null is rejected (the positive), yet the null is true (hence, a false positive). The expected portion of false positives is the false discovery rate (FDR)....
benjamini and hochberg false discovery rate -回复 在统计学中,Benjamini和Hochberg提出了一种常用的多重比较校正方法,即False Discovery Rate(FDR)控制方法。FDR方法用于控制在多个假设检验中出现的错误发现率,以便更准确地确定哪些发现是真实的。 在进行多个假设检验时,通常会遇到两种类型的错误。第一种是第一类错误...