{"id":871,"date":"2023-07-28T11:36:25","date_gmt":"2023-07-28T11:36:25","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/anderson-cheri-teste-python\/"},"modified":"2023-07-28T11:36:25","modified_gmt":"2023-07-28T11:36:25","slug":"anderson-cheri-teste-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/anderson-cheri-teste-python\/","title":{"rendered":"Como realizar um teste anderson-darling em python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Um <strong>teste de Anderson-Darling<\/strong> \u00e9 um teste de adequa\u00e7\u00e3o que mede qu\u00e3o bem seus dados se ajustam a uma distribui\u00e7\u00e3o espec\u00edfica.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Este teste \u00e9 usado com mais frequ\u00eancia para determinar se seus dados seguem ou n\u00e3o uma <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/a-distribuicao-normal\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">distribui\u00e7\u00e3o normal<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Este tipo de teste \u00e9 \u00fatil para testar a normalidade, que \u00e9 uma suposi\u00e7\u00e3o comumente usada em muitos testes estat\u00edsticos, incluindo <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/regressao-linear-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">regress\u00e3o<\/a> , <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/unidirecional-anova-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ANOVA<\/a> , <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/estatologia-explica-conceitos-de-forma-simples-e-direta-facilitamos-o-aprendizado-de-estatistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">testes t<\/a> e muitos outros.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Exemplo: teste Anderson-Darling em Python<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Para realizar um teste Anderson-Darling em Python, podemos usar a <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.anderson.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">fun\u00e7\u00e3o anderson()<\/a> da biblioteca scipy.stats, que usa a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">Anderson(x, dist=&#8217;norma&#8217;)<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ouro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x<\/strong> : tabela de dados de amostra<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>dist<\/strong> : o tipo de distribui\u00e7\u00e3o para testar. O padr\u00e3o \u00e9 &#8220;padr\u00e3o&#8221;, mas voc\u00ea tamb\u00e9m pode especificar &#8220;expon&#8221; ou &#8220;log\u00edstica&#8221;.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Por exemplo, aqui est\u00e1 como realizar um teste de Anderson-Darling em uma amostra de 50 vari\u00e1veis aleat\u00f3rias normalmente distribu\u00eddas:<\/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;\">A estat\u00edstica de teste \u00e9 <strong>0,150<\/strong> . Podemos comparar este valor com cada valor cr\u00edtico que corresponde a cada n\u00edvel de signific\u00e2ncia para ver se os resultados do teste s\u00e3o significativos. Por exemplo:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">O valor cr\u00edtico para \u03b1 = 0,01 \u00e9 <strong>1,021<\/strong> . Como a estat\u00edstica de teste (0,150) n\u00e3o \u00e9 superior a este valor cr\u00edtico, os resultados n\u00e3o s\u00e3o significativos ao n\u00edvel de signific\u00e2ncia de 0,01.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">O valor cr\u00edtico para \u03b1 = 0,025 \u00e9 <strong>0,858<\/strong> . Como a estat\u00edstica de teste (0,150) n\u00e3o \u00e9 superior a este valor cr\u00edtico, os resultados n\u00e3o s\u00e3o significativos ao n\u00edvel de signific\u00e2ncia de 0,025.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E assim por diante.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos ver que os resultados do teste n\u00e3o s\u00e3o significativos em nenhum n\u00edvel de signific\u00e2ncia, o que significa que n\u00e3o rejeitaremos a hip\u00f3tese nula do teste. Assim, n\u00e3o temos evid\u00eancias suficientes para afirmar que os dados amostrados n\u00e3o s\u00e3o normalmente distribu\u00eddos.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Este resultado n\u00e3o deve ser surpreendente, visto que usamos a fun\u00e7\u00e3o <strong>np.rand.normal()<\/strong> para gerar uma amostra de 50 valores normalmente distribu\u00eddos.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Em vez disso, considere se realiz\u00e1ssemos o teste de Anderson-Darling em uma amostra de 50 inteiros aleat\u00f3rios entre 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;\">A estat\u00edstica de teste \u00e9 <strong>1,1926<\/strong> . Podemos comparar este valor com cada valor cr\u00edtico que corresponde a cada n\u00edvel de signific\u00e2ncia para ver se os resultados do teste s\u00e3o significativos. Por exemplo:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">O valor cr\u00edtico para \u03b1 = 0,01 \u00e9 <strong>1,021<\/strong> . Como a estat\u00edstica de teste (1,1926) \u00e9 maior que esse valor cr\u00edtico, os resultados s\u00e3o significativos ao n\u00edvel de signific\u00e2ncia de 0,01.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">O valor cr\u00edtico para \u03b1 = 0,025 \u00e9 <strong>0,858<\/strong> . Como a estat\u00edstica de teste (1,1926) \u00e9 maior que esse valor cr\u00edtico, os resultados s\u00e3o significativos ao n\u00edvel de signific\u00e2ncia de 0,025.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E assim por diante.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos ver que os resultados do teste s\u00e3o significativos em cada n\u00edvel de signific\u00e2ncia, o que significa que rejeitar\u00edamos a hip\u00f3tese nula do teste, independentemente do n\u00edvel de signific\u00e2ncia que escolhemos usar. Assim, temos evid\u00eancias suficientes para dizer que os dados amostrados n\u00e3o t\u00eam distribui\u00e7\u00e3o normal.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Este resultado tamb\u00e9m n\u00e3o deve ser surpreendente, visto que usamos a fun\u00e7\u00e3o <strong>np.rand.randint()<\/strong> para gerar uma amostra de 50 n\u00fameros inteiros aleat\u00f3rios entre 0 e 10, que provavelmente n\u00e3o seguir\u00e1 uma distribui\u00e7\u00e3o normal.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em>Voc\u00ea pode encontrar mais tutoriais de Python <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/estatologia-explica-conceitos-de-forma-simples-e-direta-facilitamos-o-aprendizado-de-estatistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">aqui<\/a><\/em> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um teste de Anderson-Darling \u00e9 um teste de adequa\u00e7\u00e3o que mede qu\u00e3o bem seus dados se ajustam a uma distribui\u00e7\u00e3o espec\u00edfica. Este teste \u00e9 usado com mais frequ\u00eancia para determinar se seus dados seguem ou n\u00e3o uma distribui\u00e7\u00e3o normal . 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