{"id":950,"date":"2023-07-28T05:19:18","date_gmt":"2023-07-28T05:19:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/grubbs-prova-python\/"},"modified":"2023-07-28T05:19:18","modified_gmt":"2023-07-28T05:19:18","slug":"grubbs-prova-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/grubbs-prova-python\/","title":{"rendered":"Come eseguire il tester di grubbs in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Il test di Grubbs<\/strong> viene utilizzato per identificare la presenza di valori anomali in un set di dati. Per utilizzare questo test, un set di dati deve essere distribuito approssimativamente normalmente e contenere almeno 7 osservazioni.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire il test di Grubbs in Python.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Test di Grubbs in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per eseguire il test di Grubbs in Python, possiamo utilizzare la funzione smirnov_grubbs() dal pacchetto <a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/outlier_utils\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">outlier_utils<\/a> , che utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>smirnov_grubbs.test (dati, alfa = 0,05)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>dati:<\/strong> un vettore numerico di valori di dati<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>alfa:<\/strong> il livello di significativit\u00e0 da utilizzare per il test. Il valore predefinito \u00e8 0,05<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per utilizzare questa funzionalit\u00e0, devi prima installare il pacchetto <a href=\"https:\/\/pypi.org\/project\/outlier_utils\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">outlier_utils<\/a> :<\/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;\">Una volta installato questo pacchetto, puoi eseguire il test di Grubbs. Gli esempi seguenti illustrano come eseguire questa operazione.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 1: test di Grubbs a due code<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente illustra come eseguire un test di Grubbs a due code, che rilever\u00e0 valori anomali su entrambe le estremit\u00e0 del set di dati.<\/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;\">Questa funzione restituisce semplicemente un array senza valori anomali. In questo caso il valore massimo pari a 40 era un valore anomalo ed \u00e8 stato pertanto rimosso.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2: test di Grubbs unilaterale<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come eseguire un test di Grubbs unilaterale per il valore minimo e massimo in un set di dati:<\/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;\">Il test del valore anomalo minimo non ha rilevato il valore minimo come valore anomalo. Tuttavia, il test del valore anomalo massimo ha determinato che il valore massimo di 40 era un valore anomalo ed \u00e8 stato pertanto rimosso.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 3: estrarre l&#8217;indice del valore anomalo<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come estrarre l&#8217;indice del valore anomalo:<\/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;\">Questo ci dice che c&#8217;\u00e8 un valore anomalo nella posizione dell&#8217;indice 16 della tabella.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 4: estrarre il valore dal valore anomalo<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come estrarre il valore dal valore anomalo:<\/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;\">Questo ci dice che esiste un valore anomalo con un valore pari a 40.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Come gestire i valori anomali<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se il test di Grubbs identifica un valore anomalo nel set di dati, hai diverse opzioni:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Ricontrolla che il valore non sia un errore di battitura o di immissione dei dati.<\/strong> A volte i valori che appaiono come valori anomali nei set di dati sono semplicemente errori di battitura effettuati da un individuo durante l&#8217;immissione dei dati. Innanzitutto, verifica che il valore sia stato inserito correttamente prima di prendere ulteriori decisioni.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Assegnare un nuovo valore al valore anomalo<\/strong> . Se il valore anomalo risulta essere il risultato di un errore di battitura o di immissione dei dati, puoi decidere di assegnargli un nuovo valore, come la media<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/misura-la-tendenza-centrale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">o la mediana<\/a> <span style=\"color: #000000;\">del set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3. Rimuovere il valore anomalo.<\/strong> Se il valore \u00e8 davvero un valore anomalo, puoi scegliere di rimuoverlo se avr\u00e0 un impatto significativo sulla tua analisi.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il test di Grubbs viene utilizzato per identificare la presenza di valori anomali in un set di dati. Per utilizzare questo test, un set di dati deve essere distribuito approssimativamente normalmente e contenere almeno 7 osservazioni. Questo tutorial spiega come eseguire il test di Grubbs in Python. 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