{"id":1066,"date":"2023-07-27T19:03:03","date_gmt":"2023-07-27T19:03:03","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/executar-teste-python\/"},"modified":"2023-07-27T19:03:03","modified_gmt":"2023-07-27T19:03:03","slug":"executar-teste-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/executar-teste-python\/","title":{"rendered":"Como realizar testes de tempo de execu\u00e7\u00e3o em python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>O teste de execu\u00e7\u00e3o<\/strong> \u00e9 um teste estat\u00edstico usado para determinar se um conjunto de dados vem ou n\u00e3o de um processo aleat\u00f3rio.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">As<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-de-hipotese-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">hip\u00f3teses nula e alternativa<\/a> <span style=\"color: #000000;\">do teste s\u00e3o as seguintes:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">H <sub>0<\/sub> (nulo): os dados foram produzidos aleatoriamente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><sub>Ha<\/sub> (alternativa): Os dados <em>n\u00e3o<\/em> foram gerados aleatoriamente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Este tutorial explica dois m\u00e9todos que voc\u00ea pode usar para realizar execu\u00e7\u00f5es de teste em Python.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Exemplo: execute um teste em Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos realizar execu\u00e7\u00f5es de teste em um determinado conjunto de dados em Python usando a fun\u00e7\u00e3o <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\">runstest_1samp()<\/a> da biblioteca <strong>statsmodels<\/strong> , que usa a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>runstest_1samp(x, corte=&#8217;m\u00e9dia&#8217;, corre\u00e7\u00e3o=Verdadeiro)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ouro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x:<\/strong> Matriz de valores de dados<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>corte:<\/strong> O limite a ser usado para dividir os dados em valores grandes e pequenos. O padr\u00e3o \u00e9 \u201cm\u00e9dia\u201d, mas voc\u00ea tamb\u00e9m pode especificar \u201cmediana\u201d como alternativa.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Corre\u00e7\u00e3o:<\/strong> Para um tamanho de amostra inferior a 50, esta fun\u00e7\u00e3o subtrai 0,5 como corre\u00e7\u00e3o. Voc\u00ea pode especificar False para desabilitar esta corre\u00e7\u00e3o.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Esta fun\u00e7\u00e3o produz uma estat\u00edstica de teste z e o valor p correspondente como sa\u00edda.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">O c\u00f3digo a seguir mostra como realizar a execu\u00e7\u00e3o de teste usando esta fun\u00e7\u00e3o em 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;\">A estat\u00edstica do teste z \u00e9 <strong>-0,67082<\/strong> e o valor p correspondente \u00e9 <strong>0,50233<\/strong> . Como este valor p n\u00e3o \u00e9 inferior a \u03b1 = 0,05, n\u00e3o rejeitamos a hip\u00f3tese nula. Temos evid\u00eancias suficientes para dizer que os dados foram gerados aleatoriamente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nota<\/strong> : Para este exemplo, desabilitamos a corre\u00e7\u00e3o ao calcular a estat\u00edstica de teste. Isso corresponde \u00e0 f\u00f3rmula usada para realizar <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/executar-teste-em-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">execu\u00e7\u00f5es de teste em R<\/a> , que n\u00e3o usa corre\u00e7\u00e3o ao executar o teste.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>O teste de execu\u00e7\u00e3o \u00e9 um teste estat\u00edstico usado para determinar se um conjunto de dados vem ou n\u00e3o de um processo aleat\u00f3rio. As hip\u00f3teses nula e alternativa do teste s\u00e3o as seguintes: H 0 (nulo): os dados foram produzidos aleatoriamente. 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