Критерий Вальда — Вольфовица
Критерий Вальда — Вольфовица (тест периодов, тест прогонов, критерий серий Вальда-Вольфовица), названный в честь статистиков Абрахама Вальда и Джейкоба Вольфовица, представляет собой непараметрический статистический тест, который проверяет гипотезу о случайности для двух последовательностей данных одинаковой длины. Точнее, данный критерий можно использовать для проверки нулевой гипотезы о том, что элементы двух последовательностей взаимно независимы.

Определение
Прогон последовательности — это максимальный непустой сегмент последовательности, состоящий из соседних равных элементов. Если последовательность действительно случайна, то прогонов не должно быть слишком мало, но и не должно быть слишком много.

Например, последовательность длиной в 22 элемента

 + + + + − − − + + + − − + + + + + + − − − −

состоит из 6 прогонов, 3 из которых состоят из «+», а остальные из «−». Тест прогонов основан на нулевой гипотезе о том, что каждый элемент в последовательности независимо берется из одного и того же распределения.

Согласно нулевой гипотезе, количество прогонов в последовательности из N элементов  является случайной величиной, условное распределение которой, учитывая наблюдение N+ положительных значений  и N− отрицательных значений  (), является приблизительно нормальным, при этом  математическое ожидание , дисперсия .

Эти параметры не предполагают, что положительные и отрицательные элементы имеют равные вероятности появления, а только предполагают, что элементы независимы и одинаково распределены. Если количество прогонов значительно выше или ниже ожидаемого, гипотеза о статистической независимости элементов может быть отклонена.

Применение 

Тест прогонов может быть использован, чтобы проверить:

 Случайность распределения данных в последовательности. Таким образом данные проверяются на предмет стационарности или отсутствие корреляции во временном ряду или другой последовательности, особенно если распределение признака неизвестно. Нулевая гипотеза здесь заключается в том, что последовательные значения некоррелированы. Данные выбираются из последовательности в порядке их следования: знаком «+» отмечаются данные равные или превышающие медиану; знаком «–» — данные меньшие медианы.
 Насколько хорошо функция соотносится с датасетом. Данные, превышающие значение функции, отмечаются знаком «+», остальные данные отмечаются знаком «–». В этом случае тест прогонов, учитывающий знаки, но не расстояния, является дополнением к критерию хи-квадрат, который учитывает расстояния, но не знаки — обе контрольные величины асимптотически независимы друг от друга.

Пример проверки на случайность распределения данных 

Рассмотрим последовательность

 13	 3	14	14	1	14	3	8	14	17	9	14	13	2	16	1	3	12	13	14

Отнесем каждое значение данной последовательности к одной из 2 групп («+» или «–») с учетом того больше оно или меньше медианы = 13

 0	-10	1	1	-12	1	-10	-5	1	4	-4	1	0	-11	3	-12	-10	-1	0	1

 +	-	+	+	-	+	-	-	+	+	-	+	+	-	+	-	-	-	+	+

При N+ = 11 и N- = 9 получается r = 13 прогонов.

R приблизительно нормально распределено с математическим ожиданием  и дисперсией .

В этом случае контрольная величина z рассчитывается как .

При уровне значимости 0,05 нулевая гипотеза H0 отвергается, если |z| > 1,96. Это не наш случай.

Результат: нулевая гипотеза не отвергается. Элементы выборки, по-видимому, выбраны случайным образом.

Поскольку тест прогонов не является параметрическим тестом, то к результату следует относиться с осторожностью. Например, при уровне достоверности 90% нулевая гипотеза может быть отвергнута, однако параметрический критерий Шапиро-Уилка показывает, что значения данного числового ряда не распределены нормальным образом!

Связанные критерии
Критерий Вальда-Вольфовица, первоначально предложенный для использования с двумя выборками (последовательностями) , впоследствии был расширен для использования с несколькими выборками.

Примечания

Ссылки

Внешние ссылки
Analysis of Runs - глава из документации к статистическому пакету NCSS
Портал machinelearning.ru / Регрессионный анализ / Критерий Вальда-Вольфовица
Функция runstest_2samp из модуля Python statsmodels, реализующая тест прогонов Вальда-Вулфовица для двух последовательностей
Иллюстрированный самоучитель по SPSS / Непараметрические тесты / Тест Уалда-Вольфовица (Wald-Wolfowitz)
 
 
CRAN / randtests: Testing Randomness in R / runs.test: Wald-Wolfowitz Runs Test — runs test of randomness for continuous data

Математическая статистика
Статистические критерии
Непараметрические статистические критерии
Теория вероятностей