{"id":1067,"date":"2023-07-27T19:03:03","date_gmt":"2023-07-27T19:03:03","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/eseguire-il-test-python\/"},"modified":"2023-07-27T19:03:03","modified_gmt":"2023-07-27T19:03:03","slug":"eseguire-il-test-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/eseguire-il-test-python\/","title":{"rendered":"Come eseguire test di runtime in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Il test di esecuzione<\/strong> \u00e8 un test statistico utilizzato per determinare se un set di dati proviene o meno da un processo casuale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Le<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/verifica-delle-ipotesi-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">ipotesi nulla e alternativa<\/a> <span style=\"color: #000000;\">del test sono le seguenti:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">H <sub>0<\/sub> (null): i dati sono stati prodotti in modo casuale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">H <sub>a<\/sub> (alternativa): i dati <em>non<\/em> sono stati generati in modo casuale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega due metodi che puoi utilizzare per eseguire esecuzioni di test in Python.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: eseguire un test in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo eseguire test su un dato set di dati in Python utilizzando la funzione <a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/generated\/statsmodels.sandbox.stats.runs.runstest_1samp.html?highlight=runstest#statsmodels.sandbox.stats.runs.runstest_1samp\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">runtest_1samp()<\/a> dalla libreria <strong>statsmodels<\/strong> , che utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>runtest_1samp(x, cutoff=&#8217;media&#8217;, correzione=True)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x:<\/strong> matrice di valori di dati<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>cutoff:<\/strong> la soglia da utilizzare per dividere i dati in valori grandi e piccoli. Il valore predefinito \u00e8 &#8220;media&#8221;, ma in alternativa \u00e8 possibile specificare anche &#8220;mediana&#8221;.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Correzione:<\/strong> per una dimensione del campione inferiore a 50, questa funzione sottrae 0,5 come correzione. \u00c8 possibile specificare False per disabilitare questa correzione.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa funzione produce come output la statistica del test az e il corrispondente valore p.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come eseguire Test Run utilizzando questa funzione in Python:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> statsmodels. <span style=\"color: #3366ff;\">sandbox<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">stats<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">runs<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> runstest_1samp \n\n<span style=\"color: #008080;\">#create dataset<\/span>\ndata = [12, 16, 16, 15, 14, 18, 19, 21, 13, 13]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#Perform Runs test\n<\/span>runstest_1samp(data, correction= <span style=\"color: #008000;\">False<\/span> )\n\n(-0.6708203932499369, 0.5023349543605021)\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La statistica del test z risulta essere <strong>-0,67082<\/strong> e il valore p corrispondente \u00e8 <strong>0,50233<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore p non \u00e8 inferiore a \u03b1 = 0,05, non riusciamo a rifiutare l&#8217;ipotesi nulla. Abbiamo prove sufficienti per affermare che i dati sono stati generati in modo casuale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nota<\/strong> : per questo esempio, abbiamo disabilitato la correzione durante il calcolo della statistica del test. Ci\u00f2 corrisponde alla formula utilizzata per eseguire <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/eseguire-il-test-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">un&#8217;esecuzione del test in R<\/a> , che non utilizza una correzione durante l&#8217;esecuzione del test.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il test di esecuzione \u00e8 un test statistico utilizzato per determinare se un set di dati proviene o meno da un processo casuale. Le ipotesi nulla e alternativa del test sono le seguenti: H 0 (null): i dati sono stati prodotti in modo casuale. 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