Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Hiệu chỉnh Bonferroni-Holm

Bạn đã thấy rằng so sánh rất nhiều tập dữ liệu khác nhau, thậm chí được tạo ngẫu nhiên, có thể cho ra các "mối quan hệ có ý nghĩa thống kê" mà thực ra không hề có! Một cách khắc phục là áp dụng hiệu chỉnh cho alpha của mức tin cậy. Trong bài tập này, bạn sẽ khám phá lý do nên áp dụng hiệu chỉnh này và cách thực hiện.

1000 p-value bạn đã tính ở bài trước đã được nạp sẵn trong mảng NumPy p_values, và gói NumPy đã được nhập dưới tên np.

Bài tập này là một phần của khóa học

Nền tảng Suy luận trong Python

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Compute the Bonferonni-corrected alpha
bonf_alpha = ____

# Check how many p-values were significant at this level
____
Chỉnh sửa và Chạy Mã