Bonferroni 校正
让我们用幻灯片中讨论过的 Bonferroni 校正来实现多重假设检验。您将使用已导入的 multipletests() 函数来完成此任务。
使用单次检验的显著性水平 0.05，并观察 Bonferroni 校正如何影响我们已创建的 p 值示例列表。
本练习是课程的一部分
用 Python 练习统计学面试题
练习说明
- 使用已导入的
multipletests()函数计算一组 Bonferroni 调整后的 p 值。 - 打印保存在
p_adjusted变量索引 0 处的多重假设检验结果。 - 打印保存在
p_adjusted变量索引 1 处的 p 值本身。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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(____)