In statistics, family-wise error rate (FWER) is the probability of making one or more false discoveries, or type I errors when performing multiple hypotheses tests. John Tukey developed in 1953 the concept of a familywise error rate as the probability of making a Type I error among a specified group, or "family," of tests. [1] .

2019年2月3日 · 这个工具提供了多种不同的方法来校正p值，以控制错误发现率（False Discovery Rate, FDR）或确保严格的家族错误率（Family-Wise Error Rate,FWER）。 1. ** Bonferroni校正**：这是一种最保守的方法，适用于FWER...

总 I 类错误率（Family-Wise Error Rate, FWER）是统计分析中一个重要的概念，通常用于多重假设检验中。 它指的是在进行了一组多个比较或测试时，至少出现一个 I 类错误的概率。

2013年7月14日 · 避免此问题的方法包括控制 FWER（ Familywise error rate ）、FDR（ False discovery rate ）等。最简单的控制FWER的方法是Bonferroni校正，是指p值应该除以比较的次数，在上面的例子中为100。其他的方法这里我就不赘述了，有兴感的可以去参考相应的维基百科条 …

在统计学中，FWER（Family-wise Error Rate,）是指在执行多个假设检验时，发生一个或多个错误发现（即第一类错误）的概率。 它衡量了在所有检验中至少有一个错误发生的可能性。 FWER（Familywise Error Rate，家族性错误率）是指在一簇假设检验中至少犯一次第一类错误的概率，表示为： \displaystyle \mathrm {FWER} =\Pr (V\geq 1) 或者等价地表示为： \displaystyle \mathrm {FWER} =1-\Pr (V=0). 因此，通过确保 \displaystyle \mathrm {FWER} \leq \alpha ，我 …

2020年6月23日 · “多重测试工具箱”包括八种不同算法的汇编，以处理多重比较问题，同时着眼于家庭明智错误率（fwer）和错误发现率（fdr）的校正。 所有包含的方法都提供了调整后的p 值 ，调整后的显着性水平，被拒绝的无效假设的数量...

2025年1月15日 · The closure principle is a standard tool for achieving family-wise error rate (FWER) control in multiple testing problems. In general, the computational cost for closed testing can be exponential...

2019年12月16日 · 1.什么是Familywise Error Rate（FWE or FWER） 定义：在一系列假设检验中，至少得出一次错误结论的概率。 换句话说，是造成至少一次Type I Error的概率。 术语FWE来自测试系列，这是一系列数据测试的技术定义 2.估计FWE的公式 αIT：一个独立测试的显著水平

"In statistics, family-wise error rate (FWER) is the probability of making one or more false discoveries, or type I errors, among all the hypotheses when performing multiple hypotheses tests." "The false discovery rate (FDR) is one way of conceptualizing the rate of type I errors in null hypothesis testing when conducting multiple comparisons."

FWER. It can only weakly control the FWER under independence or positive dependence. I An example: consider simultaneously testing three hypotheses H 1;H 2 and H 3, among which H 1 and H 2 are true and H 3 are false. Suppose the corresponding p-values are independent, and P 1 and P 2 ˘U(0;1) and P 3 = 0. If we regard the Simes test as a stepup ...