Thử nghiệm chạy là gì
Kiểm tra chạy là một quy trình thống kê kiểm tra xem một chuỗi dữ liệu có xảy ra ngẫu nhiên từ một phân phối cụ thể hay không. Các bài kiểm tra chạy phân tích sự xuất hiện của các sự kiện tương tự được phân tách bằng các sự kiện khác nhau.
BREAKING DOWN Chạy thử nghiệm
Ví dụ, một danh sách các số có một chữ số ngẫu nhiên thực sự chỉ nên có một vài trường hợp trong đó một chuỗi các số tăng dần theo số. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, rất khó để khẳng định tính ngẫu nhiên của dữ liệu trong đó có hàng ngàn chuỗi trong chuỗi dữ liệu, do đó, kiểm tra chạy được tạo ra như một phương pháp khách quan để xác định tính ngẫu nhiên.
Tầm quan trọng của một bài kiểm tra chạy
Mô hình thử nghiệm chạy rất quan trọng trong việc xác định liệu kết quả của một thử nghiệm có thực sự ngẫu nhiên hay không, đặc biệt là trong trường hợp dữ liệu ngẫu nhiên và tuần tự có ý nghĩa đối với các lý thuyết và phân tích tiếp theo.
Bài kiểm tra chạy là phiên bản rút gọn của tên đầy đủ: WaldTHER Wolfowitz chạy bài kiểm tra, được đặt theo tên của các nhà toán học Abraham Wald và Jacob Wolfowitz. Chính xác hơn, nó có thể được sử dụng để kiểm tra giả thuyết rằng các yếu tố của chuỗi là độc lập lẫn nhau.
Thử nghiệm Kolmogorov hạng Smirnov đã được tranh luận là mạnh hơn thử nghiệm Wald-Wolfowitz để phát hiện sự khác biệt giữa các bản phân phối chỉ khác nhau ở vị trí của chúng.
Tuy nhiên, hai ứng dụng mạnh mẽ vẫn còn:
- Kiểm tra tính ngẫu nhiên của phân phối, bằng cách lấy dữ liệu theo thứ tự đã cho và đánh dấu bằng + dữ liệu lớn hơn trung bình và với - dữ liệu nhỏ hơn trung vị (các số bằng trung bình được bỏ qua.) Kiểm tra xem một hàm có phù hợp không đến một tập dữ liệu, bằng cách đánh dấu dữ liệu vượt quá giá trị hàm bằng + và các dữ liệu khác bằng -. Đối với việc sử dụng này, kiểm tra chạy, có tính đến các dấu hiệu nhưng không phải là khoảng cách, là bổ sung cho kiểm tra chi bình phương, có tính đến khoảng cách nhưng không tính đến các dấu hiệu.
