Actualizado el 17 de julio de 2024, por Luis Benites.
La prueba de rachas es una prueba estadística que se utiliza para determinar si un conjunto de datos proviene o no de un proceso aleatorio.
Las hipótesis nula y alternativa de la prueba son las siguientes:
H 0 (nulo): Los datos se produjeron de forma aleatoria.
H a (alternativa): los datos no se produjeron de forma aleatoria.
Este tutorial explica dos métodos que puede utilizar para realizar la prueba de ejecución en Python.
Ejemplo: prueba de ejecución en Python
Podemos realizar la prueba de Runs en un conjunto de datos dado en Python usando la función runstest_1samp () de la biblioteca statsmodels , que usa la siguiente sintaxis:
runtest_1samp (x, cutoff = ‘mean’, corrección = True)
dónde:
- x: matriz de valores de datos
- cutoff: El límite que se utilizará para dividir los datos en valores grandes y pequeños. El valor predeterminado es «media», pero también puede especificar «mediana» como alternativa.
- corrección: para un tamaño de muestra inferior a 50, esta función resta 0,5 como corrección. Puede especificar False para desactivar esta corrección.
Esta función produce un estadístico de prueba z y un valor p correspondiente como salida.
El siguiente código muestra cómo realizar la prueba de Run usando esta función en Python:
de statsmodels. caja de arena . estadísticas . ejecuta import runstest_1samp #create conjunto de datos datos = [12, 16, 16, 15, 14, 18, 19, 21, 13, 13] #Realizar Ejecuciones de prueba runstest_1samp (datos, corrección = Falso ) (-0,6708203932499369, 0,5023349543605021)
El estadístico de la prueba z resulta ser -0,67082 y el valor p correspondiente es 0,50233 . Dado que este valor p no es menor que α = .05, no rechazamos la hipótesis nula. Tenemos suficiente evidencia para decir que los datos se produjeron de manera aleatoria.
Nota : Para este ejemplo, desactivamos la corrección al calcular la estadística de prueba. Esto coincide con la fórmula que se usa para realizar una prueba de carreras en R , que no usa una corrección al realizar la prueba.
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
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