假发现率

✍ dations ◷ 2025-08-26 04:31:02 #假发现率

假发现率（False discovery rate, FDR）完善了对多重假设测试的检验，

${displaystyle mathrm {FDR} =Q_{e}=mathrm {E} !left,}$ ${displaystyle mathrm {FDR} =Q_{e}=mathrm {E} !left,}$ 其中E表示期望， ${displaystyle Q=V/R=V/(V+S)}$ ${displaystyle Q=V/R=V/(V+S)}$ ，V表示错误拒绝零假设的数目，R表示拒绝零假设的数目。R取0时FDR直接取0，写成一句话就是

${displaystyle mathrm {FDR} =mathrm {E} !leftcdot mathrm {P} !left(R>0right)}$ ${displaystyle mathrm {FDR} =mathrm {E} !leftcdot mathrm {P} !left(R>0right)}$

假发现率被用以校正多重比较所致的误差。在拒绝多个零假设时，FDR校正程序能够控制错误拒绝零假设（伪阳性）的可能性，来找到合适的结果组合。

较之于FWER校正（family-wise error rate)，FDR校正程序采用了更为宽松的标准（比如Bonferroni 校正，“一个假阳性也不许”）。所以，FDR校正法在提高一类错误（应接受零假设，却拒绝零假设）的同时，有更好的统计功效。

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