FDR и FWER — разные названия одного метода контроля множественных сравнений: оба применяются через поправку Bonferroni и дают идентичные скорректированные p-values
FDR строже FWER — требует чтобы ВСЕ обнаруженные эффекты были истинными, а FWER допускает, что какая-то доля положительных результатов может оказаться ложной
FWER контролирует false negatives (пропуск истинных эффектов), а FDR — false positives; поэтому они применяются для противоположных задач в A/B-тестах и геномике
FWER — вероятность хотя бы одного ложного срабатывания. FDR — ожидаемая **доля** ложных среди всех значимых результатов. FDR менее строг и мощнее
Как разобрать этот вопрос на собеседовании
Раздели задачу на «какая гипотеза», «какой тест подходит» и «как интерпретировать результат». Держи в голове предпосылки теста, ошибки I и II рода и разницу между статистической и практической значимостью. Интервьюер чаще проверяет рассуждение, а не вывод формулы — проговаривай допущения вслух.
На собеседовании по такому вопросу важно не только назвать ответ, но и кратко объяснить, почему он верный.
Тема вопроса — «Статистика». Чтобы подготовиться к похожим задачам, отрабатывай их на практике: конспекты по статистике и a/b помогает довести навык до автоматизма, а раздел вопросов — увидеть формулировки, которые реально встречаются на интервью аналитика данных.
Разбор ответа
Подробный разбор с объяснением «почему правильный ответ верный» и почему остальные неверны — после регистрации.
3000+ вопросов с разбором, quiz-режим с проверкой, AI-собес и подготовка к интервью аналитика.