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FDR(false discovery rate),是統計學中常見的一個名詞,翻譯為偽發現率,其意義為是錯誤拒絕(拒絕真的(原)假設)的個數佔所有被拒絕的原假設個數的比例的期望值。
1995年Benjamini和Hochberg首次提出了FDR的概念,並給出了在多重檢驗中對它的控制方法。然而,當時組學海量資料尚未大量出現,開始並未受到重視,甚至因為考慮了64個假設檢驗而受到質疑。數年之後,伴隨著微陣列檢測技術的發展、海量資料的大量出現使得FDR有了應用。
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