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...
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...
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...
benjamini and hochberg false discovery rate -回复 什么是Benjamini和Hochberg(BH)的假阳率?如何应用和计算? 在统计学和生物统计学中,Benjamini和Hochberg(BH)的假阳率(False Discovery Rate,FDR)是一种用于多重检验校正的统计方法。多重检验问题涉及在同时进行多个假设检验时,控制由于重复检验而产生的假阳性(Type ...
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...
The false discovery rate (FDR) is a statistical approach used in multiple hypothesis testing to correct for multiple comparisons. It is typically used in high-throughput experiments in order to correct for random events that falsely appear significant. When testing a null hypothesis to determine whet...
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(...
相比传统的Bonferroni校正方法,Benjamini和Hochberg的FDR方法具有以下优势: 1.提高了功效:传统的Bonferroni方法在面对大量假设时容易出现低功效问题,而FDR方法可以更好地平衡功效和错误发现率。 2.控制了错误发现率:FDR方法能够控制错误发现率,保护我们免受错误发现的影响。 3.可广泛应用于基因组学、脑成像等领域:由于其...
简单搜索了一下知乎,只有提到FDR的解释,还有介绍Benjamini-Hochberg的步骤,但似乎并没有帖子解释为什么用这个方法可以控制错误发现率(False discovery rate, FDR)。 首先一句话概括引入FDR的目的,即是在multiple hypothesis testing的情况下,对false positive加以控制,FDR没有FWER那么保守。详细的介绍可以移步至下面这个帖子...