{"id":1064,"date":"2023-07-27T19:09:36","date_gmt":"2023-07-27T19:09:36","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/test-in-r-ausfuhren\/"},"modified":"2023-07-27T19:09:36","modified_gmt":"2023-07-27T19:09:36","slug":"test-in-r-ausfuhren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/test-in-r-ausfuhren\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie laufzeittests in r durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Bei einem Lauftest<\/strong> handelt es sich um einen statistischen Test, mit dem festgestellt wird, ob ein Datensatz aus einem zuf\u00e4lligen Prozess stammt oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/hypothesentest-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Null- und Alternativhypothese<\/a> des Tests lauten wie folgt:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">H <sub>0<\/sub> (null): Die Daten wurden zuf\u00e4llig erstellt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">H <sub>a<\/sub> (alternativ): Die Daten wurden <em>nicht<\/em> zuf\u00e4llig generiert.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial werden zwei Methoden erl\u00e4utert, mit denen Sie Testl\u00e4ufe in R durchf\u00fchren k\u00f6nnen. Beachten Sie, dass beide Methoden zu denselben Testergebnissen f\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Methode 1: F\u00fchren Sie den Test mit der <em>snpar<\/em> -Bibliothek aus<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die erste M\u00f6glichkeit, den Run-Test durchzuf\u00fchren, ist die Verwendung der Funktion <strong>\u201eruns.test()\u201c<\/strong> aus der <strong>snpar-<\/strong> Bibliothek, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>runs.test(x, Exact = FALSE, Alternative = c(\u201etwo.side\u201c, \u201eless\u201c, \u201elarger\u201c))<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x:<\/strong> ein numerischer Vektor von Datenwerten.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>exakt:<\/strong> Gibt an, ob ein exakter p-Wert berechnet werden soll. Dies ist standardm\u00e4\u00dfig FALSE. Wenn die Anzahl der Ausf\u00fchrungen klein genug ist, k\u00f6nnen Sie sie auf TRUE \u00e4ndern.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Alternative:<\/strong> gibt die Alternativhypothese an. Die Standardeinstellung ist doppelseitig.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie der Run-Test mit dieser Funktion in R durchgef\u00fchrt wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>library(snpar)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create dataset<\/span>\ndata &lt;- c(12, 16, 16, 15, 14, 18, 19, 21, 13, 13)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Run's test\n<\/span>runs.test(data)\n\n\tApproximate runs rest\n\ndata:data\nRuns = 5, p-value = 0.5023\nalternative hypothesis: two.sided\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der p-Wert des Tests betr\u00e4gt <strong>0,5023<\/strong> . Da dieser nicht kleiner als \u03b1 = 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Wir haben gen\u00fcgend Beweise daf\u00fcr, dass die Daten zuf\u00e4llig generiert wurden.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Methode 2: F\u00fchren Sie den Test mit der <em>Randtests-<\/em> Bibliothek aus<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die zweite M\u00f6glichkeit, den Run-Test durchzuf\u00fchren, ist die Verwendung der Funktion <strong>\u201eruns.test()\u201c<\/strong> aus der Bibliothek <strong>\u201erandtests<\/strong> \u201c, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>runs.test(x, alternative = c(\u201ebeide Seiten\u201c, \u201eweniger\u201c, \u201egr\u00f6\u00dfer\u201c))<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x:<\/strong> ein numerischer Vektor von Datenwerten.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Alternative:<\/strong> gibt die Alternativhypothese an. Die Standardeinstellung ist doppelseitig.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie der Run-Test mit dieser Funktion in R durchgef\u00fchrt wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>library(randtests)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create dataset<\/span>\ndata &lt;- c(12, 16, 16, 15, 14, 18, 19, 21, 13, 13)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Run's test\n<\/span>runs.test(data)\n\n\tTest Runs\n\ndata:data\nstatistic = -0.67082, runs = 5, n1 = 5, n2 = 5, n = 10, p-value =\n0.5023\nalternative hypothesis: nonrandomness<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Auch hier betr\u00e4gt der p-Wert f\u00fcr den Test <strong>0,5023<\/strong> . Da dieser nicht kleiner als \u03b1 = 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Wir haben gen\u00fcgend Beweise daf\u00fcr, dass die Daten zuf\u00e4llig generiert wurden.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bei einem Lauftest handelt es sich um einen statistischen Test, mit dem festgestellt wird, ob ein Datensatz aus einem zuf\u00e4lligen Prozess stammt oder nicht. Die Null- und Alternativhypothese des Tests lauten wie folgt: H 0 (null): Die Daten wurden zuf\u00e4llig erstellt. H a (alternativ): Die Daten wurden nicht zuf\u00e4llig generiert. 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