Дано: массив `p_values` -- 20 p-values от A/B тестов по 20 метрикам. Реализуйте процедуру Benjamini-Hochberg (BH) вручную для контроля FDR и сравните количество значимых метрик с поправкой Бонферрони. Алгоритм BH: 1. Отсортировать p-values по возрастанию 2. Для каждого i: threshold_i = (i / m) × alpha 3. Найти максимальный i, где p_(i) ≤ threshold_i 4. Все p-values с рангом ≤ i считаются значимыми Сохраните dict {"bh_significant": [индексы], "bonferroni_significant": [индексы], "bh_adjusted": [...], "bonferroni_adjusted": [...], "bh_count": N, "bonferroni_count": N} (округлённые до 4 знаков) в `result`.
benjamini_hochberg fdr multiple_testing statistics