python holm检验

Python中的Holm检验是一种多重比较校正方法，用于控制家族误差率。它基于Holm方法，该方法通过对一系列假设进行逐步拒绝来保护家族误差率。这意味着在进行多个假设检验时，Holm检验可以帮助我们确定哪些结果是显着的，而不会增加整体的错误率。

具体来说，Holm检验根据原假设的p值以递增的顺序进行排序，并按照以下步骤进行校正：

1. 将每个原假设的p值与校正前的阈值进行比较。
2. 如果某个原假设的p值小于等于校正后的阈值，则拒绝该原假设。
3. 如果某个原假设的p值大于校正后的阈值，则停止对后续原假设的检验。

这样，Holm检验可以有效地控制家族误差率，并提供更准确的显著性判断。

关于Python中如何进行Holm检验，你可以参考中的Python统计分析文章，其中提供了独立样本T检验和秩和检验（Wilcoxon rank sum test）的实现代码。此外，你还可以参考中的博客文章，其中提供了Holm检验的相关代码实例。

参考文献：
Python统计分析：独立样本T检验、秩和检验（Wilcoxon rank sum test）——推荐2
https://www.cnblogs.com/webRobot/p/6912257.html（作者：python_education）
Reference: Holm, S. 1979. A simple sequential rejective multiple test procedure. Scandinavian Journal of Statistics 6:65-70<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【算法分析】多个对比算法的统计检验方法](https://blog.csdn.net/ztf312/article/details/99639283)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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