skidmarks 0.0.6

打滑标记：检查是否按顺序运行

Q: how do you check for runs?

A: look for skidmarks.

该模块实现了一些检查序列随机性的功能。 在某些情况下，它被假定为二进制序列（不仅仅是1和0 但只包含两个不同的值）。 欢迎任何反馈、改进和补充。

>>> from skidmarks import gap_test, wald_wolfowitz, auto_correlation, serial_test

沃尔德沃尔福威茨

http://en.wikipedia.org/wiki/Wald-Wolfowitz_runs_test

http://support.sas.com/kb/33/092.html

>>> r = wald_wolfowitz('1000001')
>>> r['n_runs'] # should be 3, because 1, 0, 1
3

>>> r['p'] < 0.05 # not < 0.05 evidence to reject Ho of random sequence
False

这将显示非随机性的重要性

>>> li = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]
>>> wald_wolfowitz(li)['p'] < 0.05
True

自相关

>>> result = auto_correlation('00000001111111111100000000')
>>> result['p'] < 0.05
True

>>> result['auto_correlation']
0.83766233766233755

串行测试

http://books.google.com/books?id=EIbxfCGfzgcC&lpg=PA141&ots=o-8ymmqbs9&pg=PA142#v=onepage&q=&f=false

>>> serial_test('101010101111000')
{'chi': 1.4285714285714286, 'p': 0.69885130769248427}

>>> serial_test('110000000000000111111111111')
{'chi': 18.615384615384617, 'p': 0.00032831021826061683}

间隙测试

http://books.google.com/books?id=EIbxfCGfzgcC&lpg=PA141&ots=o-8ymmqbs9&pg=PA142#v=onepage&q=&f=false

>>> gap_test('100020001200000')
{'chi': 756406.99909855379, 'item': '1', 'p': 0.0}

>>> gap_test('101010111101000')
{'chi': 11.684911193438811, 'item': '1', 'p': 0.23166089118674466}

gap_test（）将默认为查找 序列（在本例中为“1”）和以后的每个事件。使用项 Kwarg指定另一个值。

>>> gap_test('101010111101000', item='0')
{'chi': 11.028667632612191, 'item': '0', 'p': 0.27374903509732523}