테스트 실행

런 테스트란 무엇입니까?

런 테스트는 데이터 스트링이 특정 분포에서 무작위로 발생하는지 여부를 조사 하는 통계적 절차 입니다. 실행 테스트는 다른 이벤트로 구분된 유사한 이벤트의 발생을 분석합니다.

투자에서 런 테스트는 투자자가 사용 중인 데이터 세트가 무작위로 생성되었는지 또는 기본 변수의 영향을 받는지 결정하는 데 중요할 수 있습니다. 기술적 분석에 중점을 둔 거래자는 런 테스트를 사용하여 유가 증권의 가격 조치 를 분석할 수 있습니다.

실행 테스트 이해하기

런은 일련의 증가 또는 감소 값으로 차트에서 더하기(+) 또는 빼기(-) 기호로 표시되는 경우가 많습니다. 통계에서 실행 테스트는 데이터 패턴에 영향을 줄 수 있는 변수를 찾아 데이터의 무작위성을 결정하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 진정으로 임의의 한 자리 숫자 목록에는 숫자 시퀀스가 숫자로 오름차순인 경우가 몇 개만 있어야 합니다. 그러나 많은 경우 데이터 문자열에 수천 개의 시퀀스가 있는 데이터의 임의성을 주장하기 어렵습니다. 따라서 런 테스트는 임의성을 결정 하는 객관적인 방법 으로 만들어졌습니다.

실행 테스트 유형

런 테스트는 전체 이름의 축약형 버전입니다. Wald-Wolfowitz 런 테스트는 수학자 Abraham Wald와 Jacob Wolfowitz의 이름을 따서 명명되었습니다. Wald-Wolfowitz 테스트는 비모수 통계 테스트 로, 분석 중인 데이터가 특정 가정이나 매개변수를 충족할 필요가 없음을 의미합니다. Wald-Wolfowitz 테스트는 데이터 문자열의 변수가 상호 독립적이라는 가설 을 조사하는 데 사용할 수 있습니다.

일부 통계학자는 Kolmogorov-Smirnov 검정과 같은 다른 유형의 런 검정이 분포 간의 차이를 탐지하는 데 Wald-Wolfowitz 검정보다 더 나은 도구라고 생각합니다. Kolmogorov–Smirnov 테스트는 테스트 중인 샘플 데이터가 정규 분포 패턴을 나타내는 지 또는 데이터가 어떻게든 왜곡되어 있는지를 보여주는 일종의 적합도 테스트 입니다. 이 테스트는 표본 데이터의 값과 정규 분포 모델 간의 불일치를 설정합니다.

실행 테스트의 이점

런 테스트 모델은 특히 무작위 대 순차적 데이터가 후속 이론 및 분석에 영향을 미치는 경우 시행 결과가 실제로 무작위인지 여부를 결정하는 데 중요합니다. 런 테스트는 기술적 분석 을 통해 거래 결정을 내리는 투자자에게 유용한 도구가 될 수 있습니다 . 이 거래자들은 잠재적으로 수익성 있는 거래 기회를 찾기 위해 가격 움직임 및 거래량 과 같은 통계적 추세를 분석합니다 . 이러한 거래자들은 가격 변동에 영향을 미칠 수 있는 기본 변수를 이해하는 것이 중요하며 런 테스트가 도움이 될 수 있습니다.

거래자가 런 테스트를 사용할 수 있는 두 가지 강력한 방법은 다음과 같습니다.

1. 주어진 순서대로 데이터를 취하여 중앙값보다 큰 데이터를 더하기(+)로 표시하고 중앙값 보다 작은 데이터 를 빼기(-)로 표시하여 분포의 무작위성을 테스트합니다(중앙값과 같은 숫자는 생략.)

2. 함수 값을 초과하는 데이터를 +로 표시하고 다른 데이터를 -로 표시하여 함수가 데이터 세트에 잘 맞는지 테스트합니다. 이 사용을 위해 기호는 고려하지만 거리를 고려하지 않는 런 검정은 거리를 고려하지만 기호는 고려하지 않는 카이-제곱 검정 을 보완 합니다.

하이라이트

• 런 테스트는 데이터 패턴에 영향을 줄 수 있는 모든 변수를 밝혀 데이터의 무작위성을 결정하는 데 도움이 되는 통계 분석입니다.

• Wald-Wolfowitz 런 테스트라고도 알려진 런 테스트는 수학자 Abraham Wald와 Jacob Wolfowitz가 개발했습니다.

• 기술 거래자는 런 테스트를 사용하여 통계 추세를 분석하고 수익성 있는 거래 기회를 찾을 수 있습니다.

• 예를 들어, 특정 주식의 가격 움직임을 분석하는 데 관심이 있는 투자자는 해당 주식의 가능한 미래 가격 움직임에 대한 통찰력을 얻기 위해 런 테스트를 수행할 수 있습니다.