Benjamini-Hochberg

定义 Definition

Benjamini-Hochberg（简称 BH）是一种在多重假设检验中控制假发现率（False Discovery Rate, FDR）的统计方法/步骤，用来在进行大量检验时，降低“把原本不显著的结果误判为显著”的比例。常用于基因组学、神经科学、A/B 测试等需要同时做很多检验的场景。（也常被称为 “BH procedure / BH correction”。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌbɛn.dʒəˈmiː.ni ˈhoʊk.bɝːrɡ/

例句 Examples

We used the Benjamini-Hochberg procedure to adjust the p-values.
我们使用 Benjamini-Hochberg 方法对 p 值进行了校正。

After testing thousands of genes, the team applied Benjamini-Hochberg to control the false discovery rate and reported the significant signals.
在检验了成千上万个基因之后，团队使用 Benjamini-Hochberg 来控制假发现率，并报告了显著信号。

词源 Etymology

该术语来自两位统计学家 Yoav Benjamini 与 Yosef Hochberg 的姓氏。他们在 1995 年提出这一经典步骤，用于在多重比较中以较“温和”的方式控制错误发现的比例，相比一些更保守的方法（如 Bonferroni）通常能保留更高的检验能力（power）。

相关词 Related Words

• False Discovery Rate
• FDR
• Bonferroni
• Multiple Testing
• P-Value
• Q-Value
• Adjusted P-Value
• Holm

文学与著作 Literary Works

• Benjamini, Y., & Hochberg, Y. (1995). Controlling the False Discovery Rate: A Practical and Powerful Approach to Multiple Testing. Journal of the Royal Statistical Society: Series B.
• Efron, B. (2010). Large-Scale Inference: Empirical Bayes Methods for Estimation, Testing, and Prediction.（讨论大规模检验与 FDR，常提及 BH）
• Wasserman, L. (2004). All of Statistics.（多重检验与错误率控制部分常出现 BH）
• James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning.（相关章节常提到多重比较与 FDR/BH）