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(...
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...
False Discovery Rate (FDR) is a statistical method used in neuroscience to correct for multiple comparisons. It is a less conservative approach compared to traditional methods, such as the Bonferroni correction. FDR adjusts for the distribution of p values in the data and balances the trade-off...
1.According to the method of free distributedFDRhypotheses testing in statistics,a new threshold algorithm is proposed.利用统计学中的自由分布式错误发现率(False Discovery Rate,FDR)假设检验方法,提出一种新的阈值算法。 3)fault detection efficiency发现错误效率 ...
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 rateGaussian graphical modelnetwork constructionrandom networkscale-free networkGaussian graphical model (GGM)-based method, a key approach to reverse engineering biological networks, uses partial correlation to measure conditional dependence between two variables by controlling the contribution ...
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...
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: ...
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/...