So führen sie laufzeittests in python durch

Lauftests sind statistische Tests, mit denen festgestellt wird, ob ein Datensatz aus einem zufälligen Prozess stammt oder nicht.

Die Null- und Alternativhypothese des Tests lauten wie folgt:

H ₀ (null): Die Daten wurden zufällig erstellt.

H _a (alternativ): Die Daten wurden nicht zufällig generiert.

In diesem Tutorial werden zwei Methoden erläutert, mit denen Sie Testläufe in Python durchführen können.

Beispiel: Führen Sie einen Test in Python aus

Wir können Testläufe für einen bestimmten Datensatz in Python durchführen, indem wir die Funktion „runstest_1samp()“ aus der statsmodels- Bibliothek verwenden, die die folgende Syntax verwendet:

runstest_1samp(x, Cutoff=’mean‘, Correction=True)

Gold:

• x: Array von Datenwerten
• Cutoff: Der Schwellenwert, der zum Aufteilen der Daten in große und kleine Werte verwendet werden soll. Der Standardwert ist „Durchschnitt“, alternativ können Sie auch „Median“ angeben.
• Korrektur: Bei einer Stichprobengröße von weniger als 50 subtrahiert diese Funktion 0,5 als Korrektur. Sie können False angeben, um diesen Fix zu deaktivieren.

Diese Funktion erzeugt eine z-Teststatistik und den entsprechenden p-Wert als Ausgabe.

Der folgende Code zeigt, wie Sie mit dieser Funktion in Python einen Testlauf durchführen:

 from statsmodels. sandbox . stats . runs import runstest_1samp 

#create dataset
data = [12, 16, 16, 15, 14, 18, 19, 21, 13, 13]

#Perform Runs test
runstest_1samp(data, correction= False )

(-0.6708203932499369, 0.5023349543605021)

Die Z-Test-Statistik beträgt -0,67082 und der entsprechende p-Wert beträgt 0,50233 . Da dieser p-Wert nicht kleiner als α = 0,05 ist, können wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Wir haben genügend Beweise dafür, dass die Daten zufällig generiert wurden.

Hinweis : Für dieses Beispiel haben wir die Korrektur bei der Berechnung der Teststatistik deaktiviert. Dies entspricht der Formel, die zum Durchführen von Testläufen in R verwendet wird, die beim Ausführen des Tests keine Korrektur verwendet.