Корекція Бонферроні
Реалізуймо множинні перевірки гіпотез із використанням підходу корекції Бонферроні, який ми обговорювали на слайдах. Ви скористаєтеся імпортованою функцією multipletests(), щоб це зробити.
Використайте рівень значущості для одного тесту 0.05 і подивіться, як корекція Бонферроні впливає на наш зразковий список p-значень, який вже створено.
Ця вправа є частиною курсу
Практичні співбесіди з статистики в Python
Інструкції до вправи
- Обчисліть список p-значень, скоригованих за Бонферроні, за допомогою імпортованої функції
multipletests(). - Виведіть результати множинних перевірок гіпотез, що повертаються в індексі 0 змінної
p_adjusted. - Виведіть самі p-значення, що повертаються в індексі 1 змінної
p_adjusted.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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(____)