R でランタイム テストを実行する方法

実行テストは、データセットがランダムなプロセスからのものであるかどうかを判断するために使用される統計テストです。

検定の帰無仮説と対立仮説は次のとおりです。

H ₀ (null): データはランダムに生成されました。

H _a (代替): データはランダムに生成されませんでした。

このチュートリアルでは、R でテスト実行を実行するために使用できる 2 つの方法について説明します。どちらの方法でも同じテスト結果が得られることに注意してください。

方法 1: snparライブラリを使用してテストを実行する

実行テストを実行する最初の方法は、 snparライブラリのruns.test()関数を使用することです。この関数は次の構文を使用します。

run.test(x, 正確 = FALSE, 代替 = c(“two.side”, “少ない”, “大きい”))

金：

• x:データ値の数値ベクトル。
• 正確:正確な p 値を計算する必要があるかどうかを示します。これはデフォルトでは FALSE です。実行数が十分に少ない場合は、これを TRUE に変更できます。
• 代替:対立仮説を示します。デフォルトは両面です。

次のコードは、R でこの関数を使用して実行テストを実行する方法を示しています。

 library(snpar)

#create dataset
data <- c(12, 16, 16, 15, 14, 18, 19, 21, 13, 13)

#perform Run's test
runs.test(data)

	Approximate runs rest

data:data
Runs = 5, p-value = 0.5023
alternative hypothesis: two.sided

検定の p 値は0.5023です。これは α = 0.05 より小さくないため、帰無仮説を棄却できません。データがランダムに生成されたと言える十分な証拠があります。

方法 2: randtestsライブラリを使用してテストを実行する

実行テストを実行する 2 番目の方法は、 randtestsライブラリのruns.test()関数を使用することです。この関数は次の構文を使用します。

run.test(x,alternative = c(“両側”, “少ない”, “大きい”))

金：

• x:データ値の数値ベクトル。
• 代替:対立仮説を示します。デフォルトは両面です。

次のコードは、R でこの関数を使用して実行テストを実行する方法を示しています。

 library(randtests)

#create dataset
data <- c(12, 16, 16, 15, 14, 18, 19, 21, 13, 13)

#perform Run's test
runs.test(data)

	Test Runs

data:data
statistic = -0.67082, runs = 5, n1 = 5, n2 = 5, n = 10, p-value =
0.5023
alternative hypothesis: nonrandomness

繰り返しますが、検定の p 値は0.5023です。これは α = 0.05 より小さくないため、帰無仮説を棄却できません。データがランダムに生成されたと言える十分な証拠があります。