Python でのランダム性の Runs テストの実行

＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃導入＃＃＃

ランダム性の概念は、洞察、暗号化、シミュレーションなどのさまざまな分野で重要な役割を果たします。一連の情報が本当に不規則であるか、または何らかの基本的な設計を示しているかどうかを判断することは、多くのアプリケーションにとって基本です。この目的で使用される一般的な測定可能なテストは、ランダム性の実行テストです。この記事では、ランダム性のテストの実行について詳しく説明し、統計分析に広く使用されている柔軟なプログラミング言語である Python を使用してテストする方法を説明します。 Python と scipy.stats モジュールの機能を活用することで、テストの実行を効率的に適用して、特定のデータセットのランダム性を評価できます。

走行検査について理解する

実行テストは、データセット内の値のグループ化を調べて、それらが不規則であるか、または何らかの有効なパターンを示しているかどうかを判断するノンパラメトリック テストです。これは、値が特定のしきい値を超えるか下回る連続イベントである「実行」の概念に基づいています。グループ内の実行数を分析することで、情報のランダム性を評価できます。

実行テストの基本的な疑問は、本当にランダムなグループ化では、特定のスプレッドの後に実行数が発生する傾向があるということです。表示された実行数が予想される広がりから大幅に逸脱している場合、これは情報が設計的に近いか偏っていることを示しています。

Z 検定統計方程式

Z 検定測定は、母平均に欠落している情報ポイントがいくつあるか、または検定平均からの標準偏差がいくつあるかを決定する理論的検定で使用されます。通常、母集団の標準偏差がわかっている場合に使用されます。 Z テストで測定される方程式は次のとおりです:

Z = (X − μ) / (σ / √n)

＃＃＃どこだ）

Z は Z テストの測定値です。

#XX はテストの平均です、

μ は全体の平均です、

σ は母集団の標準偏差であり、

n はテスト サイズです。

この式を使用すると、検定平均値を Z スコアに変換できます。これは、帰無仮説が真である場合にそのような検定平均値を取得する可能性を判断するのに役立ちます。 Z 検定の測定値を標準正規分布の臨界値と比較することで、帰無仮説を受け入れるか拒否するかを決定できます。

Python での Runs テストの実装

＃＃＃アルゴリズム＃＃＃

ステップ 1:

情報シーケンスを入力します。

ステップ 2:

初期化係数: num_runs = 1、n = 情報シーケンスの長さ。

ステップ 3:

連続する要素を比較して、一連のメッセージの数値を実行します。

ステップ 4:

expected_runs を使用して、予想されるスコアを計算します。

ステップ 5:

std_deviation を使用して標準偏差を計算します。

Example の中国語訳は次のとおりです:

Example

リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー 制限事項と注意事項

ランダム性の実行テストは貴重な事実上のツールとなり得ますが、Python の実行テストを実施する際には注意すべき制限と考慮事項があります。実行テストを実行する際に確認すべき重要なポイントをいくつか紹介します。

サンプル推定:

テストを実行するには、信頼できる結果を得るために十分な大きさのテスト推定が必要です。データセットが小さすぎる場合、テストの感度が低く、ランダム性からの逸脱を正確に特定できない可能性があります。信頼できる結果を得るには、少なくとも 20 のテスト測定を推奨します。

自律性の仮定:

データセット内の知覚が互いに独立していることを受け入れてテストを実行します。情報の焦点が自律的でない場合、または何らかの形の自己相関を示す場合、実行テストの結果は一方的または疑わしいものになる可能性があります。このように、最近のアプリケーションテストに関する情報の自由を確保することが重要です。

• しきい値の決定: 実行テストには、制限の上下の実行値を識別するための特性しきい値が含まれます。エッジの選択はテストの結果に完全に影響を与える可能性があります。分析対象の情報の性質と一致するフィッティング エッジを選択する必要があります。マージンは極端すぎたり、緩すぎたりしないでください。誤った結論につながる可能性があります。

• 結果の解釈: テストを実行すると、データセットのランダム性についてある程度の知識が得られますが、結果を慎重に解釈することが重要です。このテストは、ランダムか非ランダムかを最終的に証明するものではなく、ランダム性がどの程度発生するかを調査します。 p- 値はランダム性からの逸脱を示唆していますが、情報の性質や特定の設計に関する情報は提供しないことに注意してください。

• 予想される配信量との比較: 実行テストでは、観察された実行数とランダム性に基づいた予想される分散が比較されます。いずれの場合でも、予想される分散は、情報の特性と使用される実行テストの特定の変動に応じて変化する可能性があることに注意してください。したがって、結果を解釈する際には、適切な期待収益を考慮することが重要です。

＃＃＃結論は＃＃＃

ランダム性のテストを実行することは、データ シーケンスのランダム性を評価するための重要なツールとなる可能性があります。データセット内の実行数を分析することで、情報が根本的なパターンや逸脱を示しているかどうかを判断できました。 Python は、豊富なライブラリ環境を備えており、統計テスト (テストの実行など) を実行するための便利なプラットフォームを提供します。この記事では、テストの実行の概念を検討し、scipy.stats モジュールを使用して Python でテストを実行する手順の概要を説明しました。統計的テストは、ランダムか非ランダムかを決定する証拠としては機能しませんが、情報を分析するための重要なツールとして機能することに留意してください。

以上がPython でのランダム性の Runs テストの実行の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。