{"id":872,"date":"2023-07-28T11:36:25","date_gmt":"2023-07-28T11:36:25","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/anderson-cheri-prova-pitone\/"},"modified":"2023-07-28T11:36:25","modified_gmt":"2023-07-28T11:36:25","slug":"anderson-cheri-prova-pitone","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/anderson-cheri-prova-pitone\/","title":{"rendered":"Come eseguire un test di anderson-darling in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Un <strong>test di Anderson-Darling<\/strong> \u00e8 un test di bont\u00e0 di adattamento che misura quanto bene i tuoi dati si adattano a una distribuzione specificata.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo test viene spesso utilizzato per determinare se i dati seguono o meno una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/la-distribuzione-normale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">distribuzione normale<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tipo di test \u00e8 utile per testare la normalit\u00e0, che \u00e8 un presupposto comunemente utilizzato in molti test statistici, tra cui <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/python-di-regressione-lineare\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">regressione<\/a> , <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/pitone-anova-unidirezionale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ANOVA<\/a> , test t e molti altri.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Esempio: test Anderson-Darling in Python<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per eseguire un test Anderson-Darling in Python, possiamo utilizzare la <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.anderson.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">funzione anderson()<\/a> della libreria scipy.stats, che utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">Anderson(x, dist=&#8217;norma&#8217;)<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x<\/strong> : tabella dei dati del campione<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>dist<\/strong> : il tipo di distribuzione su cui testare. Il valore predefinito \u00e8 &#8220;standard&#8221;, ma puoi anche specificare &#8220;expon&#8221; o &#8220;logistics&#8221;.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, ecco come eseguire un test di Anderson-Darling su un campione di 50 variabili casuali distribuite normalmente:<\/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\n<span style=\"color: #008080;\">#create data<\/span>\nnp.random.seed(0)\ndata = np.random.normal(size=50)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Anderson-Darling Test<\/span> \n<span style=\"color: #107d3f;\">from<\/span> scipy.stats <span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> anderson\nanderson(data)\n\nAndersonResult( <span style=\"color: #3366ff;\">statistic<\/span> =0.15006999533388665,\n               <span style=\"color: #3366ff;\">critical_values<\/span> =array([0.538, 0.613, 0.736, 0.858, 1.021]),\n               <span style=\"color: #3366ff;\">significance_level<\/span> =array([15. , 10. , 5. , 2.5, 1. ]))\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La statistica del test \u00e8 <strong>0,150<\/strong> . Possiamo confrontare questo valore con ciascun valore critico che corrisponde a ciascun livello di significativit\u00e0 per vedere se i risultati del test sono significativi. Per esempio:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il valore critico per \u03b1 = 0,01 \u00e8 <strong>1,021<\/strong> . Poich\u00e9 la statistica del test (0,150) non \u00e8 superiore a questo valore critico, i risultati non sono significativi al livello di significativit\u00e0 di 0,01.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il valore critico per \u03b1 = 0,025 \u00e8 <strong>0,858<\/strong> . Poich\u00e9 la statistica del test (0,150) non \u00e8 maggiore di questo valore critico, i risultati non sono significativi al livello di significativit\u00e0 di 0,025.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere che i risultati del test non sono significativi a nessun livello di significativit\u00e0, il che significa che non rifiuteremo l&#8217;ipotesi nulla del test. Pertanto, non abbiamo prove sufficienti per affermare che i dati campionati non siano distribuiti normalmente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo risultato non dovrebbe sorprendere dato che abbiamo utilizzato la funzione <strong>np.rand.normal()<\/strong> per generare un campione di 50 valori distribuiti normalmente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Consideriamo invece se eseguissimo il test di Anderson-Darling su un campione di 50 numeri interi casuali compresi tra 0 e 10:<\/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\n<span style=\"color: #008080;\">#create data<\/span>\nnp.random.seed(0)\ndata = np.random.randint(0, 10, size=50)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Anderson-Darling Test<\/span> \n<span style=\"color: #107d3f;\">from<\/span> scipy.stats <span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> anderson\nanderson(data)\n\nAndersonResult( <span style=\"color: #3366ff;\">statistic<\/span> =1.1926463985076836,\n               <span style=\"color: #3366ff;\">critical_values<\/span> =array([0.538, 0.613, 0.736, 0.858, 1.021]),\n               <span style=\"color: #3366ff;\">significance_level<\/span> =array([15. , 10. , 5. , 2.5, 1. ]))\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La statistica del test \u00e8 <strong>1.1926<\/strong> . Possiamo confrontare questo valore con ciascun valore critico che corrisponde a ciascun livello di significativit\u00e0 per vedere se i risultati del test sono significativi. Per esempio:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il valore critico per \u03b1 = 0,01 \u00e8 <strong>1,021<\/strong> . Poich\u00e9 la statistica del test (1,1926) \u00e8 maggiore di questo valore critico, i risultati sono significativi al livello di significativit\u00e0 0,01.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il valore critico per \u03b1 = 0,025 \u00e8 <strong>0,858<\/strong> . Poich\u00e9 la statistica del test (1,1926) \u00e8 maggiore di questo valore critico, i risultati sono significativi al livello di significativit\u00e0 0,025.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere che i risultati del test sono significativi a ciascun livello di significativit\u00e0, il che significa che rifiuteremo l&#8217;ipotesi nulla del test indipendentemente dal livello di significativit\u00e0 che scegliamo di utilizzare. Pertanto, abbiamo prove sufficienti per affermare che i dati campionati non sono distribuiti normalmente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Anche questo risultato non dovrebbe sorprendere dato che abbiamo utilizzato la funzione <strong>np.rand.randint()<\/strong> per generare un campione di 50 numeri interi casuali compresi tra 0 e 10, che difficilmente seguir\u00e0 una distribuzione normale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em>Puoi trovare altri tutorial su Python qui<\/em> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un test di Anderson-Darling \u00e8 un test di bont\u00e0 di adattamento che misura quanto bene i tuoi dati si adattano a una distribuzione specificata. Questo test viene spesso utilizzato per determinare se i dati seguono o meno una distribuzione normale . Questo tipo di test \u00e8 utile per testare la normalit\u00e0, che \u00e8 un presupposto [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Come eseguire un test di Anderson-Darling in Python - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Una semplice spiegazione su come eseguire un test di Anderson-Darling per la normalit\u00e0 in Python.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anderson-cheri-prova-pitone\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Come eseguire un test di Anderson-Darling in Python - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Una semplice spiegazione su come eseguire un test di Anderson-Darling per la normalit\u00e0 in Python.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anderson-cheri-prova-pitone\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-28T11:36:25+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/anderson-cheri-prova-pitone\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/anderson-cheri-prova-pitone\/\",\"name\":\"Come eseguire un test di Anderson-Darling in Python - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-28T11:36:25+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-28T11:36:25+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\"},\"description\":\"Una semplice spiegazione su come eseguire un test di Anderson-Darling per la normalit\u00e0 in Python.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/anderson-cheri-prova-pitone\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/it\/anderson-cheri-prova-pitone\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/anderson-cheri-prova-pitone\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Casa\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Come eseguire un test di anderson-darling in python\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"La tua guida all&#039;alfabetizzazione statistica!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Ciao, sono Benjamin, un professore di statistica in pensione diventato insegnante dedicato di Statorials. 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