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1、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。
2、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。
3、然而,当时组学海量数据尚未大量出现,开始并未受到重视,甚至因为考虑了64个假设检验而受到质疑。
4、数年之后,伴随着微阵列检测技术的发展、海量数据的大量出现使得FDR有了应用。
本文关于false discovery rate的简介就讲解完毕,希望对大家有所帮助。
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