Testes Múltiplos

Inferência, estimação e tomada de decisão a partir de dados

Execute um único teste a α = 0.05 e você terá 5% de chance de um falso positivo. Execute vinte testes independentes e, mesmo que nada seja real, você provavelmente obterá pelo menos um resultado "significativo" por pura sorte. Este é o problema dos testes múltiplos, e ele corrompe silenciosamente uma enorme quantidade de pesquisa e de experimentação em ML.

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