Множественные сравнения: поправка Бонферрони

Условие задачи

Дано: p_values -- массив из 10 p-value от 10 гипотез (A/B тесты). Примените поправку Бонферрони (adjusted_p = min(p × n_tests, 1.0)) и сравните количество значимых гипотез до и после коррекции. Сохраните dict {"n_significant_raw": int, "n_significant_bonferroni": int, "corrected_p_values": list(round 6), "significant_indices": list(int)} в `result`.

Темы

bonferroni multiple_testing fdr

Подсказки

• Бонферрони: умножаем p на количество тестов
• np.minimum(x, 1.0) ограничивает максимум единицей
• Без поправки -- риск ложных открытий (false discovery)

Открыть задачу в тренажёре → ← Все Python-задачи