R'de çalışma zamanı testi nasıl yapılır

Çalıştırma testi, bir veri kümesinin rastgele bir süreçten gelip gelmediğini belirlemek için kullanılan istatistiksel bir testtir.

Testin sıfır ve alternatif hipotezleri aşağıdaki gibidir:

H ₀ (boş): veriler rastgele üretildi.

H _a (alternatif): Veriler rastgele oluşturulmamıştır .

Bu eğitimde, R’de Test Çalıştırmaları gerçekleştirmek için kullanabileceğiniz iki yöntem açıklanmaktadır. Her iki yöntemin de aynı test sonuçlarına yol açtığını unutmayın.

Yöntem 1: Testi snpar kitaplığını kullanarak çalıştırın

Çalıştırma testini gerçekleştirmenin ilk yolu, aşağıdaki sözdizimini kullanan snpar kitaplığından run.test() işlevini kullanmaktır:

run.test(x, kesin = YANLIŞ, alternatif = c(“iki.taraf”, “daha az”, “daha büyük”))

Altın:

• x: veri değerlerinin sayısal bir vektörü.
• kesin: Kesin bir p değerinin hesaplanması gerekip gerekmediğini belirtir. Bu, varsayılan olarak YANLIŞ’tır. Yürütme sayısı yeterince küçükse bunu TRUE olarak değiştirebilirsiniz.
• Alternatif: Alternatif hipotezi belirtir. Varsayılan çift taraflıdır.

Aşağıdaki kod, R’de bu işlevi kullanarak Çalıştırma testinin nasıl gerçekleştirileceğini gösterir:

 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

Testin p değeri 0,5023’tür . Bu α = 0,05’ten küçük olmadığı için sıfır hipotezini reddedemiyoruz. Verilerin rastgele oluşturulduğunu söyleyecek yeterli kanıtımız var.

Yöntem 2: Randtests kitaplığını kullanarak testi çalıştırın

Çalıştırma testini gerçekleştirmenin ikinci yolu, aşağıdaki sözdizimini kullanan randtests kitaplığından run.test() işlevini kullanmaktır:

run.test(x, alternatif = c(“her iki taraf”, “daha az”, “daha büyük”))

Altın:

• x: veri değerlerinin sayısal bir vektörü.
• Alternatif: Alternatif hipotezi belirtir. Varsayılan çift taraflıdır.

Aşağıdaki kod, R’de bu işlevi kullanarak Çalıştırma testinin nasıl gerçekleştirileceğini gösterir:

 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

Yine testin p değeri 0,5023’tür . Bu α = 0,05’ten küçük olmadığı için sıfır hipotezini reddedemiyoruz. Verilerin rastgele oluşturulduğunu söyleyecek yeterli kanıtımız var.