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...
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...
然后接受原假设原假设为假P(接受原假设|原假设为假)是犯第二类错误的概率P2，是不是非常显然。
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...
错误发现率FDR(False discovery rate)是在所有结果显著的检验中,假阳(零假设H0为真时,拒绝H0的情况)所占的比率。如下表所示,N次假设检验中,FDR定义为V/R=V/(V+S)。 而经典的Benjamini-Hochberg (BH) 方法就是用于控制错误发现率FDR的一种方法,让FDR≤α。 Benjamini-Hochberg 方法介绍 有N次假设检验,对每...
FDR (false discovery rate),即校正后的P值,中文一般译作错误发现率。在转录组分析中,主要用在差异表达基因的分析中,控制最终分析结果中,假阳性结果的比例。 为什么要用FDR? 在转录组分析中,如何确定某个转录本在不同的样品中表达量是否有差异是分析的核心内容之一。一般来说,我们认为,不同样品中,表达量差异在...
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(...
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...
FDR是False Discovery Rate的缩写，意为误报发现率。在科学研究中，尤其在数据分析与统计推断中，这是一个重要的概念。下面进行 FDR主要应用于大规模数据分析，特别是当涉及到多重假设检验时。在多组数据分析中，科学家们可能会进行大量的统计测试，产生一系列的结果。这些结果中，有一部分是真实的阳性...