Zacznij terazZacznij za darmo

Korekta Bonferroniego

Zaimplementujmy wielokrotne testy hipotez przy użyciu korekty Bonferroniego, którą omówiliśmy na slajdach. Skorzystasz z zaimportowanej funkcji multipletests(), aby to osiągnąć.

Użyj poziomu istotności pojedynczego testu równego 0,05 i sprawdź, jak korekta Bonferroniego wpływa na przykładową listę p-wartości, która została już utworzona.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Ćwiczenie pytań rekrutacyjnych ze statystyki w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Oblicz listę skorygowanych p-wartości metodą Bonferroniego, używając zaimportowanej funkcji multipletests().
  • Wyświetl wyniki wielokrotnych testów hipotez zwrócone pod indeksem 0 zmiennej p_adjusted.
  • Wyświetl same p-wartości zwrócone pod indeksem 1 zmiennej p_adjusted.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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(____)
Edytuj i uruchom kod