Поправка Бонферрони–Холма
Вы убедились, что сравнение множества различных наборов данных — даже случайно сгенерированных — может приводить к «статистически значимым взаимосвязям», которые таковыми не являются. Один из способов избежать этого — применить поправку к уровню значимости alpha. В этом упражнении вы разберётесь, зачем нужна такая поправка и как её применять.
1000 p-значений, вычисленных в предыдущем упражнении, загружены в массив NumPy p_values. Пакет NumPy доступен как np.
Это упражнение является частью курса
Основы статистического вывода на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Compute the Bonferonni-corrected alpha
bonf_alpha = ____
# Check how many p-values were significant at this level
____