Jak przeprowadzić testowanie środowiska wykonawczego w pythonie

Testowanie uruchomieniowe to test statystyczny używany do określenia, czy zestaw danych pochodzi z procesu losowego.

Hipotezy zerowei alternatywne testu są następujące:

H ₀ (null): dane wygenerowano losowo.

H _a (alternatywa): Dane nie zostały wygenerowane losowo.

W tym samouczku wyjaśniono dwie metody, których można użyć do przeprowadzenia testów w języku Python.

Przykład: Uruchom test w Pythonie

Możemy wykonać uruchomienia testowe na danym zbiorze danych w Pythonie, korzystając z funkcji runtest_1samp() z biblioteki statsmodels , która wykorzystuje następującą składnię:

runtest_1samp(x, odcięcie=’średnia’, korekta=prawda)

Złoto:

• x: Tablica wartości danych
• odcięcie: Próg używany do dzielenia danych na duże i małe wartości. Wartość domyślna to „średnia”, ale alternatywnie można również określić „medianę”.
• Korekta: W przypadku próby o wielkości mniejszej niż 50 funkcja ta odejmuje 0,5 jako korektę. Możesz określić False, aby wyłączyć tę poprawkę.

Ta funkcja generuje statystykę testową az i odpowiadającą jej wartość p jako wynik.

Poniższy kod pokazuje, jak wykonać uruchomienie testowe przy użyciu tej funkcji w Pythonie:

 from statsmodels. sandbox . stats . runs import runstest_1samp 

#create dataset
data = [12, 16, 16, 15, 14, 18, 19, 21, 13, 13]

#Perform Runs test
runstest_1samp(data, correction= False )

(-0.6708203932499369, 0.5023349543605021)

Statystyka testu z wynosi -0,67082 , a odpowiadająca jej wartość p wynosi 0,50233 . Ponieważ ta wartość p jest nie mniejsza niż α = 0,05, nie możemy odrzucić hipotezy zerowej. Mamy wystarczające dowody, aby stwierdzić, że dane zostały wygenerowane losowo.

Uwaga : w tym przykładzie wyłączyliśmy korekcję podczas obliczania statystyki testowej. Odpowiada to formule używanej do wykonywania przebiegów testowych w R , która nie korzysta z korekty podczas uruchamiania testu.