Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
28 | 29 | 30 |
Tags
- AI 회사
- 파일이름
- 6일차
- nodejs
- NPM
- npx
- 텐서플로우
- ipad
- NRC
- create-react-app
- 키체인
- 단당류
- 런데이
- react
- tensorflow
- 연구
- 러닝
- 키체인초기화
- AI 전시
- 2022 AI EXPO
- 화학구조
- AI엑스포
- 따릉이
- 딥러닝
- Nike
- 리액트
- 달리기
- 국제인공지능대전
- Running
- 달리는사이
Archives
- Today
- Total
목록연구&공부/통계 (1)
Tomato's BLOG
Bonferroni correction
왜 p value를 correction 해야 하는가 같은 데이터셋에서 여러 분석을 하게 되면 familywise error rate가 높아진다. 여기서 c는 comparison 횟수, PC는 "per comparison"을 뜻하는데 여기서 comparison은 어떤 분석도 해당될 수 있다. 따라서 이 변수는 "specified per contrast error rate"를 뜻한다. 어찌 됐건 comparison 횟수가 많아지고 alpha가 작아지면 familywise error rate가 커지게 된다. 이를 작게 만드는 것이 중요하다. 방법 방법 1. 기준을 낮추기 대부분 0.5를 기준으로 significance를 나눈다. 하지만 이 기준을 낮춤으로써 더 엄격하게 분석한다. corrected p-valu..
연구&공부/통계
2021. 3. 20. 18:53