转自：https://baike.baidu.com/item/FDR/16312044?fr=aladdin  https://blog.csdn.net/taojiea1014/article/details/79681249

http://www.360doc.com/content/18/0914/21/19913717_786724085.shtml   https://www.sohu.com/a/165109778_785442

https://www.jianshu.com/p/13f46bebebd4

 FDR（false discovery rate），是统计学中常见的一个名词，翻译为伪发现率，其意义为是 错误拒绝（拒绝真的（原）假设）的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。

//FDR是个期望值

FDR的计算相当简单，包括以下几步：

  1.对p值进行从小到大的排序，标记上序号1~n；

  2.其中，最大的FDR(不考虑重复则为第n位)等于最大的p值；

  3.对于n-1位的FDR，取下面两者的较小值：

上一步(第n位)计算得出的FDR值；

p值*n/(n-1)

  4.不断迭代第三步(n-2,n-3....)，直至计算到最小p值对应的FDR。

例子：

转自：https://baike.baidu.com/item/FDR/16312044?fr=aladdin  https://blog.csdn.net/taojiea1014/article/details/79681249

http://www.360doc.com/content/18/0914/21/19913717_786724085.shtml   https://www.sohu.com/a/165109778_785442

https://www.jianshu.com/p/13f46bebebd4