Corrección de Bonferroni-Holm
Has visto que comparar muchos conjuntos de datos distintos, incluso generados al azar, puede dar lugar a "relaciones estadísticamente significativas" que no lo son en absoluto. Una forma de evitarlo es aplicar una corrección al alfa de tu nivel de confianza. En este ejercicio explorarás por qué deberías aplicar esta corrección y cómo hacerlo.
Los 1000 valores p que calculaste en el ejercicio anterior se han cargado por ti en un arreglo de NumPy p_values, y también se ha importado el paquete NumPy como np.
Este ejercicio forma parte del curso
Fundamentos de la inferencia en Python
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Compute the Bonferonni-corrected alpha
bonf_alpha = ____
# Check how many p-values were significant at this level
____