Python中提供了多种假设检验方法。

简介：
如果未能对相应的p值进行校正，那么同时对多个假设进行检验将会显著增加假阳性结果的数量。 尽管这种多重测试的挑战在学术界广为人知，但传统的以及更高级的校正方法尚未被整合到统一的Python软件包中。 本软件包旨在通过实施控制家族错误率（FWER）和错误发现率（FDR）的方法，从而弥补这一不足。 该软件的学术论文已于2020年3月13日在相关平台发表。 同时，该软件的预印本也已在上一个时间点（2019年9月11日）发布。 MultiPy作为海报形式，曾在芬兰韦斯屈莱举办的会议上进行展示（2019年5月8日至10日）。此外，MultiPy还在芬兰于的神经科学研讨会上进行了介绍（2018年11月30日），并在芬兰赫尔辛基大学中也得到了阐述（2018年5月30日）。