เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การแก้ไขแบบ Bonferroni-Holm

จากที่เห็นไปแล้วว่า การเปรียบเทียบชุดข้อมูลหลายชุด แม้แต่ชุดที่สร้างขึ้นแบบสุ่ม ก็อาจทำให้เกิด "ความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ" ที่ไม่ได้มีความหมายที่แท้จริงได้ วิธีหนึ่งที่ช่วยแก้ปัญหานี้คือการปรับค่า alpha ของระดับความเชื่อมั่น ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะได้สำรวจว่าเหตุใดจึงควรใช้การแก้ไขดังกล่าว และทำได้อย่างไร

ค่า p-value จำนวน 1,000 ค่าที่คำนวณในแบบฝึกหัดก่อนหน้าถูกโหลดให้แล้วในอาร์เรย์ NumPy ชื่อ p_values พร้อมกับแพ็กเกจ NumPy ในชื่อ np

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

พื้นฐานการอนุมานทางสถิติด้วย Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Compute the Bonferonni-corrected alpha
bonf_alpha = ____

# Check how many p-values were significant at this level
____
แก้ไขและรันโค้ด