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Bonferroni correction

स्लाइड्स में चर्चा किए गए Bonferroni correction तरीके का उपयोग करके multiple hypothesis tests लागू करें। इसके लिए इम्पोर्ट किए गए multipletests() फंक्शन का उपयोग कीजिए।

सिंगल-टेस्ट significance level .05 रखें और देखें कि Bonferroni correction पहले से बनाए गए हमारे p-values की sample सूची को कैसे प्रभावित करता है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में सांख्यिकी इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • इम्पोर्ट किए गए multipletests() फंक्शन का उपयोग करके Bonferroni से समायोजित p-values की एक सूची निकालें।
  • अपने p_adjusted वैरिएबल के index 0 में लौटे multiple hypothesis tests के results प्रिंट करें।
  • अपने p_adjusted वैरिएबल के index 1 में लौटे actual p-values प्रिंट करें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

from statsmodels.sandbox.stats.multicomp import multipletests
pvals = [.01, .05, .10, .50, .99]

# Create a list of the adjusted p-values
p_adjusted = multipletests(____, alpha=____, method='bonferroni')

# Print the resulting conclusions
print(____)

# Print the adjusted p-values themselves 
print(____)
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