Как выполнить тестирование времени выполнения в r

Тестирование запуска — это статистический тест, используемый для определения того, является ли набор данных результатом случайного процесса.

Нулевая и альтернативная гипотезы теста следующие:

H ₀ (ноль): данные были получены случайным образом.

H _a (альтернативный вариант): данные генерировались не случайным образом.

В этом руководстве описаны два метода, которые можно использовать для выполнения тестовых запусков в R. Обратите внимание, что оба метода приводят к одинаковым результатам тестирования.

Способ 1. Запустите тест, используя библиотеку snpar.

Первый способ выполнить тест «Выполнить» — использовать функцию run.test() из библиотеки snpar , которая использует следующий синтаксис:

run.test(x, точный = ЛОЖЬ, альтернатива = c («две стороны», «меньше», «больше»))

Золото:

• x: числовой вектор значений данных.
• точное: указывает, следует ли рассчитывать точное значение p. По умолчанию это ЛОЖЬ. Если количество выполнений достаточно мало, вы можете изменить его на TRUE.
• альтернатива: указывает на альтернативную гипотезу. По умолчанию двусторонний.

Следующий код показывает, как выполнить тест «Выполнить» с помощью этой функции в R:

 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

P-значение теста составляет 0,5023 . Поскольку это не меньше α = 0,05, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу. У нас достаточно доказательств, чтобы сказать, что данные были сгенерированы случайным образом.

Способ 2. Запустите тест с помощью библиотеки randtests.

Второй способ выполнить тест «Выполнить» — использовать функцию run.test() из библиотеки randtests , которая использует следующий синтаксис:

runs.test(x, alter = c(«обе стороны», «меньше», «больше»))

Золото:

• x: числовой вектор значений данных.
• альтернатива: указывает на альтернативную гипотезу. По умолчанию двусторонний.

Следующий код показывает, как выполнить тест «Выполнить» с помощью этой функции в R:

 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

Опять же, значение p для теста составляет 0,5023 . Поскольку это не меньше α = 0,05, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу. У нас достаточно доказательств, чтобы сказать, что данные были сгенерированы случайным образом.