Cómo realizar la prueba de ejecuciones en Python

Actualizado por ultima vez el 7 de mayo de 2021, por .

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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