多重检验中的一概念叫做FDR,False Discovery Rate,中文叫做错误发现率,这个具体是什么,怎么计算的?和多重检验什么关系?看了百度百科和维基百科都没看懂...
2个回答
假如我们进行了一个有m个零假设的多重假设检验,我们拒绝了其中的R个假设,在这R个假设中又有T1个假设是被我们错误地拒绝了,也就是说有T1个Type I error。FDR的定义如下
FDR=E(T1max
如果FDR<\alpha,我们就说这个多重检验的FDR被控制在了\alpha水平。
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错误发现率,字面上,就是错误拒绝的比例。
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清风
2017-04-03 05:24
FDR就是错误发现率,在二元分类中,比如你的算法“发现”了10个阳性,实际上其中3个你搞错了,FDR=0.3
FDR=\frac{FP}{TP+FP}=1-Precision=1-PPV