SHARE
TWEET

Untitled

a guest Nov 19th, 2019 70 Never
Not a member of Pastebin yet? Sign Up, it unlocks many cool features!
  1. import numpy as np
  2. import random
  3. import matplotlib.pyplot as plt
  4. from scipy import stats
  5. from pprint import pprint
  6.  
  7. #U1 = np.random.uniform(0,1)
  8. #U2 = np.random.uniform(0,1)
  9.  
  10. #x = np.sqrt(-2*np.log(U1))*np.cos(2*np.pi*U2)
  11. #y = np.sqrt(-2*np.log(U1))*np.sin(2*np.pi*U2)
  12.  
  13. Dane  = np.random.normal(0,1,100)
  14.  
  15.  
  16. xaray = []
  17. yaray = []
  18.  
  19.  
  20. for i in range(50):
  21.     U1 = np.random.uniform(0,1)
  22.     U2 = np.random.uniform(0,1)
  23.  
  24.     x = np.sqrt(-2*np.log(U1))*np.cos(2*np.pi*U2)
  25.     y = np.sqrt(-2*np.log(U1))*np.sin(2*np.pi*U2)
  26.  
  27.     xaray.append(x)
  28.     yaray.append(y)
  29.     i = i + 1
  30.  
  31.  
  32. #pprint(xaray)
  33. nowy = []
  34.  
  35. nowy = xaray + yaray
  36.  
  37. #nowy = xaray
  38. #mk = nowy.append(yaray)
  39.  
  40. test_wilk = stats.shapiro(nowy)
  41.  
  42.  
  43. # p value np. 0.30, większe od alfa i nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej
  44. # h0 mówi, że dane pochodzą z rozkładu normalnego
  45. # jeżeli mniejsze to odrzucamy h0 na rzecz hipotezy alternatywnej (co nie znaczy, że przyjmujemy alternatywna)
  46. # wtedy na alternatywną wykonujemy osobny test.
  47.  
  48. # t-student
  49. # h0 - D1 = D2  czy dane pochodzą z tego samego rozkładu, czy mają porównywalne średnie
  50. # h1 - D1 =/= D2
  51.  
  52. test = stats.ttest_ind(nowy, Dane, equal_var = False)
  53.  
  54. pprint(test)
  55.  
  56. # generator boxa mullera
  57. # lcg --- generator rozkładu równomiernego
  58. # Box-Muller --- normalnego
  59. # wybrać test DieHard i zaimplementować
  60.  
  61.  
  62. #szepiro wilk ma test o dużej mocy, (małe prawdopodobieństwo popełnienia błędu 2giego rodzaju.)
  63. #
  64.  
  65.  
  66. # alfa = 0.05
  67.  
  68.  
  69. #count, bins, ignored = plt.hist(Dane, 20, normed=True)
  70. #plt.plot(bins, 1/(0.5 * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp( - (bins - 0)**2 / (2 * 0.5**2) ), linewidth=3, color='y')
  71. #plt.show()
RAW Paste Data
We use cookies for various purposes including analytics. By continuing to use Pastebin, you agree to our use of cookies as described in the Cookies Policy. OK, I Understand
Not a member of Pastebin yet?
Sign Up, it unlocks many cool features!
 
Top