false discovery rate是什么意思？

?意思：false discovery rate（FDR）是指在進行多次假設檢驗時，錯誤地拒絕了真實假設的比例。它是用來衡量在進行多次統計檢驗時，的陽性結果中有多少是錯誤的。

用法：FDR通常用于生物學、醫學和其他科學領域的大規模數據分析中，以幫助研究人員確定哪些結果是可靠的，哪些結果可能是偶然發生的。它可以幫助研究人員更準確地評估實驗結果，并避免因為偶然而產生不正確的結論。

例句1：In order to control the false discovery rate, we used the Benjamini-Hochberg procedure to adjust the p-values. (為了false discovery rate，我們使用了Benjamini-Hochberg程序來調整p值。)

例句2：The researchers found that the false discovery rate was significantly higher when using a less stringent p-value threshold. (研究人員，在使用較寬松的p值閾值時，false discovery rate顯著增加。)

例句3：The FDR threshold was set at 0.05, meaning that only 5% of the positive results were expected to be false discoveries. (FDR閾值被設定為0.05，這意味著只有5%的陽性結果會被誤認為是假。)

例句4：The use of FDR control methods has become increasingly important in large-scale genetic studies. (在大規模的遺傳學研究中，使用FDR方法變得越來越重要。)

例句5：By controlling the false discovery rate, researchers can reduce the likelihood of false positive results and improve the reliability of their findings. (通過false discovery rate，研究人員可以降低假陽性結果的可能性，并提高研究結果的可靠性。)

同義詞及用法：FDR也被稱為錯誤率或誤報率，它與Bonferroni校正和Holm校正等其他多重比較校正方法有所不同。它們都是用來因進行多次統計檢驗而產生的假陽性結果。但是，FDR通常被認為是一種更靈活和有效的方法，因為它可以同時考慮所有p值，并根據實際情況進行調整。

總結：false discovery rate是指在進行多次統計檢驗時，錯誤地拒絕了真實假設的比例。它在大規模數據分析中起著重要作用，幫助研究人員更準確地評估實驗結果，并減少假陽性結果的發生。使用FDR方法可以提高研究結果的可靠性，避免因為偶然而產生不正確的結論。