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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
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p-value - どのようなボンフェローニ調整を適用するか
私は現在、さまざまな金融資産の特定の非線形モデルの符号予測可能性に取り組んでいます。
次の表は、9 つの異なるモデルを使用して生成された 5 つの金融資産の正符号予測のパーセンテージを示しています。ここで、*、**、および *** は、両側の二項検定について、それぞれ 10%、5%、および 1% レベルでの有意性を示します。 H0: p=0.5。
さて、私の質問は、Bonferroni 調整を適用する必要があるかどうかです。
その場合、モデルの数、アセットの数、またはその両方を調整する必要がありますか?
1 つのモデルが 1 つの資産でうまく機能する場合、他の資産でも同様に機能する傾向があるという事実により、列が高度に相関しているため、私には疑問があります。