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演習

Bonferonni-Holm 補正

たくさんの異なるデータセット（ランダムに生成したものでも）を比較すると、「統計的に有意な関係」が見つかったように見えてしまうことがあります。これを避ける一つの方法は、信頼水準に対応するアルファに補正をかけることです。この演習では、なぜ補正を行うべきか、そしてその方法を確認します。

前の演習で計算した 1000 個の p 値は、NumPy 配列 p_values に読み込まれています。パッケージ NumPy は np としてインポート済みです。

指示1 / 3

undefined XP
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  • アルファ = 5% の Bonferonni 補正後の値を計算してください。
  • p 値のうち、補正後のカットオフ未満だった個数を出力してください。