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。1995年Benjamini和Hochberg首次提出了FDR的概念,并给出了在多重检验中对它的控制方法。然而，当时组学海量数据尚未大量出现,开始并未受到重视,...
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，一些平台可...
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%，
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...
翻译翻译什么叫FDR（false discovery rate）吧。2022全员核酸检测了南京的三百万人，里面有100人测出来...
回答：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...
Family-wise error rate(FWER),暂时还不了解比较通俗易懂的翻译。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...
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...
FDR 尽管Holm对Bonferroni的方法进行了一定的修正,但FWER在假设检验次数较多的时候还是过于保守。这时一个新的概念——False Discovery Rate(FDR)被提出。 在介绍FDR之前,我们先引入False positive proportion——Fdp的概念。Fdp的概念非常简单,就是在认为显著的检验中,第一类错误的比例。定义如下: ...