ÎncepețiÎncepe gratuit

Corecția Bonferroni

Să implementăm teste de ipoteză multiple folosind abordarea corecției Bonferroni discutată în slide-uri. Vei folosi funcția importată multipletests() pentru a realiza acest lucru.

Utilizează un nivel de semnificație de ,05 pentru un singur test și observă cum corecția Bonferroni afectează lista noastră de eșantion de valori p deja creată.

Acest exercițiu face parte din cursul

Exersarea întrebărilor de interviu de statistică în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Calculează o listă a valorilor p ajustate prin metoda Bonferroni, folosind funcția importată multipletests().
  • Afișează rezultatele testelor de ipoteză multiple returnate la indexul 0 al variabilei tale p_adjusted.
  • Afișează valorile p în sine, returnate la indexul 1 al variabilei tale p_adjusted.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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(____)
Editează și rulează codul