Testes Múltiplos

Inferência, estimação e tomada de decisão a partir de dados

Executa um único teste a α = 0.05 e terás 5% de hipótese de um falso positivo. Executa vinte testes independentes e, mesmo que nada seja real, provavelmente obterás pelo menos um resultado "significativo" por pura sorte. Este é o problema dos testes múltiplos, e corrompe silenciosamente uma enorme quantidade de investigação e de experimentação em ML.

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