ÎncepețiÎncepe gratuit

Corecția Bonferroni-Holm

Ai văzut că, atunci când compari multe seturi de date diferite – chiar și unele generate aleatoriu –, pot apărea „relații semnificative statistic" care nu sunt deloc reale! O soluție este să aplici o corecție asupra valorii alfa a nivelului de încredere. În acest exercițiu vei explora de ce ar trebui să aplici această corecție și cum să o faci.

Cele 1000 de valori p calculate în exercițiul anterior au fost încărcate pentru tine într-un array NumPy p_values, iar pachetul NumPy este disponibil ca np.

Acest exercițiu face parte din cursul

Bazele inferenței în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Compute the Bonferonni-corrected alpha
bonf_alpha = ____

# Check how many p-values were significant at this level
____
Editează și rulează codul