วิธีดำเนินการทดสอบรันไทม์ใน r
การทดสอบรัน คือการทดสอบทางสถิติที่ใช้ในการพิจารณาว่าชุดข้อมูลที่มาจากกระบวนการสุ่มหรือไม่
สมมติฐานว่างและทางเลือก ของการทดสอบมีดังนี้:
H 0 (null): ข้อมูลถูกสร้างขึ้นแบบสุ่ม
H a (ทางเลือก): ข้อมูล ไม่ได้ ถูกสร้างขึ้นแบบสุ่ม
บทช่วยสอนนี้จะอธิบายสองวิธีที่คุณสามารถใช้ทำการทดสอบการทำงานใน R โปรดทราบว่าทั้งสองวิธีนำไปสู่ผลการทดสอบที่เหมือนกัน
วิธีที่ 1: รันการทดสอบโดยใช้ไลบรารี snpar
วิธีแรกในการดำเนินการทดสอบรันคือการใช้ฟังก์ชัน run.test() จากไลบรารี snpar ซึ่งใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:
run.test(x, แน่นอน = FALSE, ทางเลือก = c (“two.side”, “น้อยกว่า”, “ใหญ่กว่า”))
ทอง:
- x: เวกเตอร์ตัวเลขของค่าข้อมูล
- แน่นอน: ระบุว่าควรคำนวณค่า p ที่แน่นอนหรือไม่ นี่เป็น FALSE โดยค่าเริ่มต้น หากจำนวนการดำเนินการน้อยพอ คุณสามารถเปลี่ยนเป็น TRUE ได้
- ทางเลือก: บ่งบอกถึงสมมติฐานทางเลือก ค่าเริ่มต้นคือสองด้าน
รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีดำเนินการทดสอบ Run โดยใช้ฟังก์ชันนี้ใน 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
ค่า p ของการทดสอบคือ 0.5023 เนื่องจากค่านี้ไม่น้อยกว่า α = 0.05 เราจึงไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างได้ เรามีหลักฐานเพียงพอที่จะบอกว่าข้อมูลถูกสร้างขึ้นแบบสุ่ม
วิธีที่ 2: รันการทดสอบโดยใช้ไลบรารี randtests
วิธีที่สองในการดำเนินการทดสอบรันคือการใช้ฟังก์ชัน run.test() จากไลบรารี randtests ซึ่งใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:
run.test(x, ทางเลือก = c (“ทั้งสองด้าน”, “น้อยกว่า”, “มากขึ้น”))
ทอง:
- x: เวกเตอร์ตัวเลขของค่าข้อมูล
- ทางเลือก: บ่งบอกถึงสมมติฐานทางเลือก ค่าเริ่มต้นคือสองด้าน
รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีดำเนินการทดสอบ Run โดยใช้ฟังก์ชันนี้ใน 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
อีกครั้ง ค่า p สำหรับการทดสอบคือ 0.5023 เนื่องจากค่านี้ไม่น้อยกว่า α = 0.05 เราจึงไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างได้ เรามีหลักฐานเพียงพอที่จะบอกว่าข้อมูลถูกสร้างขึ้นแบบสุ่ม