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{{NoteTA
|G1=Math
|1=zh-tw:偽發現率;zh-cn:假发现率;
}}

'''-{zh-tw:偽發現率<ref>{{cite web |language= zh-tw |url= http://terms.naer.edu.tw/detail/3648818/ |title= 偽發現率 - false discovery rate (FDR) |publisher= 台灣[[國家教育研究院]]雙語詞彙 |access-date= 2022-01-30 |archive-date= 2022-01-30 |archive-url= https://web.archive.org/web/20220130200441/https://terms.naer.edu.tw/detail/3648818/ }}</ref>;zh-cn:假发现率;}-'''（False discovery rate, '''FDR'''）完善了对多重假设测试的检验，

<math>\mathrm{FDR} = Q_e =  \mathrm{E}\!\left [Q \right ], </math>其中E表示期望，<math>Q = V/R = V/(V+S)</math>，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

<math>\mathrm{FDR} =  \mathrm{E}\!\left [V/R | R>0 \right ] \cdot \mathrm{P}\!\left (R>0 \right) </math><ref name="BenjaminiHochberg1995">{{cite journal|title=Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing|url=http://www.math.tau.ac.il/~ybenja/MyPapers/benjamini_hochberg1995.pdf|first1=Yoav|last2=Hochberg|first2=Yosef|journal=[[Journal of the Royal Statistical Society, Series B]]|issue=1|year=1995|volume=57|pages=289–300|mr=1325392|last1=Benjamini|access-date=2019-05-01|archive-date=2021-03-12|archive-url=https://web.archive.org/web/20210312151658/http://www.math.tau.ac.il/~ybenja/MyPapers/benjamini_hochberg1995.pdf}}</ref>


'''偽發現率'''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（偽阳性）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（應接受虛無假說，卻拒絕虛無假說）的同时，有更好的[[檢定力]]。<ref>Shaffer J.P. (1995) Multiple hypothesis testing, Annual Review of Psychology 46:561-584, [http://dx.doi.org/10.1146/annurev.ps.46.020195.003021 Annual Reviews] {{Webarchive|url=https://archive.today/20120712123608/http://dx.doi.org/10.1146/annurev.ps.46.020195.003021 |date=2012-07-12 }}</ref>

==註釋==
{{reflist}}

[[Category:假設檢定]]
[[Category:多重比较]]
[[Category:統計學]]