{"id":948,"date":"2023-07-28T05:19:18","date_gmt":"2023-07-28T05:19:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/grubbs-testet-python\/"},"modified":"2023-07-28T05:19:18","modified_gmt":"2023-07-28T05:19:18","slug":"grubbs-testet-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/grubbs-testet-python\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie grubbs&#39; tester in python aus"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Der Grubbs-Test<\/strong> wird verwendet, um das Vorhandensein von Ausrei\u00dfern in einem Datensatz zu identifizieren. Um diesen Test verwenden zu k\u00f6nnen, muss ein Datensatz ann\u00e4hernd normalverteilt sein und mindestens 7 Beobachtungen enthalten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie Sie den Grubbs-Test in Python durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Grubbs-Test in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um den Grubbs-Test in Python durchzuf\u00fchren, k\u00f6nnen wir die Funktion smirnov_grubbs() aus dem <a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/outlier_utils\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">outlier_utils-<\/a> Paket verwenden, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>smirnov_grubbs.test (Daten, Alpha = 0,05)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Daten:<\/strong> ein numerischer Vektor von Datenwerten<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Alpha:<\/strong> Das f\u00fcr den Test zu verwendende Signifikanzniveau. Der Standardwert ist 0,05<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um diese Funktion nutzen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen Sie zun\u00e4chst das <a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/outlier_utils\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">outlier_utils-<\/a> Paket installieren:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>pip install outlier_utils\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sobald dieses Paket installiert ist, k\u00f6nnen Sie den Grubbs-Test durchf\u00fchren. Die folgenden Beispiele veranschaulichen, wie das geht.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1: Zweiseitiger Grubbs-Test<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code veranschaulicht, wie ein zweiseitiger Grubbs-Test durchgef\u00fchrt wird, der Ausrei\u00dfer an beiden Enden des Datensatzes erkennt.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> outliers <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> smirnov_grubbs <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> grubbs\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define data<\/span>\ndata = np.array([5, 14, 15, 15, 14, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29, 40])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Grubbs' test<\/span>\ngrubbs. <span style=\"color: #3366ff;\">test<\/span> (data, alpha=.05)\n\narray([5, 14, 15, 15, 14, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29])\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Funktion gibt einfach ein Array ohne Ausrei\u00dfer zur\u00fcck. In diesem Fall war der Maximalwert von 40 ein Ausrei\u00dfer und wurde daher entfernt.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2: Einseitiger Grubbs-Test<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie ein einseitiger Grubbs-Test f\u00fcr den Minimalwert und den Maximalwert in einem Datensatz durchgef\u00fchrt wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> outliers <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> smirnov_grubbs <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> grubbs\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define data<\/span>\ndata = np.array([5, 14, 15, 15, 14, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29, 40])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Grubbs' test to see if minimum value is an outlier<\/span>\ngrubbs. <span style=\"color: #3366ff;\">min_test<\/span> (data, alpha=.05)\n\narray([5, 14, 15, 15, 14, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29, 40])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Grubbs' test to see if minimum value is an outlier\n<\/span>grubbs. <span style=\"color: #3366ff;\">max_test<\/span> (data, alpha=.05)\n\narray([5, 14, 15, 15, 14, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29])\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beim Test auf minimale Ausrei\u00dfer wurde der minimale Wert nicht als Ausrei\u00dfer erkannt. Der maximale Ausrei\u00dfertest ergab jedoch, dass der Maximalwert von 40 ein Ausrei\u00dfer war und wurde daher entfernt.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 3: Extrahieren Sie den Index des Ausrei\u00dfers<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie der Index des Ausrei\u00dfers extrahiert wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> outliers <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> smirnov_grubbs <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> grubbs\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define data<\/span>\ndata = np.array([5, 14, 15, 15, 14, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29, 40])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Grubbs' test and identify index (if any) of the outlier<\/span>\ngrubbs. <span style=\"color: #3366ff;\">max_test_indices<\/span> (data, alpha=.05)\n\n[16]\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies sagt uns, dass es an Indexposition 16 der Tabelle einen Ausrei\u00dfer gibt.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 4: Extrahieren Sie den Wert aus dem Ausrei\u00dfer<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie der Wert aus dem Ausrei\u00dfer extrahiert wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> outliers <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> smirnov_grubbs <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> grubbs\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define data<\/span>\ndata = np.array([5, 14, 15, 15, 14, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29, 40])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Grubbs' test and identify the actual value (if any) of the outlier<\/span>\ngrubbs. <span style=\"color: #3366ff;\">max_test_outliers<\/span> (data, alpha=.05)\n\n[40]\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies sagt uns, dass es einen Ausrei\u00dfer mit einem Wert von 40 gibt.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Wie man mit Ausrei\u00dfern umgeht<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn der Grubbs-Test einen Ausrei\u00dfer in Ihrem Datensatz identifiziert, haben Sie mehrere M\u00f6glichkeiten:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. \u00dcberpr\u00fcfen Sie noch einmal, dass es sich bei dem Wert nicht um einen Tipp- oder Dateneingabefehler handelt.<\/strong> Manchmal handelt es sich bei Werten, die in Datens\u00e4tzen als Ausrei\u00dfer auftauchen, einfach um Tippfehler, die einer Person bei der Dateneingabe unterlaufen sind. \u00dcberpr\u00fcfen Sie zun\u00e4chst, ob der Wert korrekt eingegeben wurde, bevor Sie weitere Entscheidungen treffen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Weisen Sie dem Ausrei\u00dfer einen neuen Wert zu<\/strong> . Wenn sich herausstellt, dass der Ausrei\u00dfer auf einen Tipp- oder Dateneingabefehler zur\u00fcckzuf\u00fchren ist, k\u00f6nnen Sie ihm einen neuen Wert zuweisen, beispielsweise den Mittelwert<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/misst-die-zentrale-tendenz\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">oder Median<\/a> <span style=\"color: #000000;\">des Datensatzes.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3. Entfernen Sie den Ausrei\u00dfer.<\/strong> Wenn der Wert wirklich ein Ausrei\u00dfer ist, k\u00f6nnen Sie ihn entfernen, wenn er erhebliche Auswirkungen auf Ihre Analyse hat.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Grubbs-Test wird verwendet, um das Vorhandensein von Ausrei\u00dfern in einem Datensatz zu identifizieren. Um diesen Test verwenden zu k\u00f6nnen, muss ein Datensatz ann\u00e4hernd normalverteilt sein und mindestens 7 Beobachtungen enthalten. 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