Question

我有一个包含“ 0”和“ 1”的向量列表（dados_obs）。头和尾巴。

我必须测试它的随机性。因此，我进行了一次巨大的仿真，以获取p值，并与我的0和1向量列表进行比较，以测试它们是否是虚构的或实际上是随机的。效果很好

我发现它可以运行。test为我做到了，但是我有一个问题。仅当我的0和1的数目被n1 = n2 = 50和n = 100均分时有效。

<p id="p1">Marco Reus is a German professional footballer who plays as a forward for Borussia Dortmund and the Germany national team. He is renowned for his versatility, speed and technique, but also for proneness to injury.</p>

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给我

runs.test(dados_obs[[16]])

但是

Runs Test

data:  dados_obs[[16]]
statistic = 0.60305, runs = 54, n1 = 50, n2 = 50, n = 100, p-value = 0.5465
alternative hypothesis: nonrandomness

给我

runs.test(dados_obs[[17]])

有没有办法克服这个限制？当n1与n2不同时（总和与尾部不同）？

Answer 1

runs.test中的randtests似乎自2014年以来就没有进行过更新。也许尝试使用snpar中的那个？（管道也需要magrittr。）

library(snpar)
library(magrittr)

例如：

> sample(c(0,1),20,replace=TRUE) %>% snpar::runs.test()

    Approximate runs rest

data:  .
Runs = 13, p-value = 0.3581
alternative hypothesis: two.sided

> sample(c(0,1),100,replace=TRUE) %>% snpar::runs.test()

    Approximate runs rest

data:  .
Runs = 43, p-value = 0.1146
alternative hypothesis: two.sided

Answer 2

实际上，我和您有同样的问题。然后，在语法中（使用randtests包）添加了我使用的切点。代码示例：

runs.test(dados_obs[[17]], threshold = mean(dados_obs[[17]]))

切点可以是均值，众数，中位数等。我们用它来指定n1和n2。

run.test（）仅适用于偶数n1和n2

2 个答案: