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(...
FWER显得较为保守,它主要是依靠减少假阳性的个数,同时也会减少TDR(true discovery rate)。而FDR方法是一种更加新颖靠谱的方法,它会对每个测试用例使用校正后的p值(q值),达到了更好的效果:在检验出尽可能多的阳性结果的同时将错误发现率控制在可以接受的范围。 如何使用FWER和FDR校正 注:FWER校正和FDR校正均有多...
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).
false discovery rates 的理解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,...
我们在生物数据统计分析中,经常会听到p-value,adjusted p-value,q-value以及False discovery rate(FDR)。比如最常见实验组和对照组的差异基因表达分析,除了获得一个p值(p-value),通常而言还会得到一个adjusted p-value或者FDR(false discovery rate)。那么他们之间到底有什么关系,为什么已经有了一个p-value来指征显...
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...
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...
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...
误报率、漏报率、准确率和召回率（虚警率、漏警率）blog.csdn.net/shiyuzuxiaqianli/article/...