Prueba de ejecución

¿Qué es una prueba de rachas?

Una prueba de rachas es un procedimiento estadístico que examina si una cadena de datos se produce de forma aleatoria a partir de una distribución específica. La prueba de rachas analiza la ocurrencia de eventos similares que están separados por eventos que son diferentes.

Al invertir, una prueba de corridas puede ser importante para que los inversores determinen si el conjunto de datos que están utilizando se genera aleatoriamente o si se ve afectado por una variable subyacente. Los operadores que se centran en el análisis técnico pueden utilizar una prueba de ejecución para ayudar a analizar la acción del precio de un valor.

Comprensión de una prueba de rachas

Una carrera es una serie de valores crecientes o decrecientes, a menudo representados en un gráfico por símbolos más (+) o menos (-). En estadística, una prueba de corridas ayuda a determinar la aleatoriedad de los datos al descubrir cualquier variable que pueda afectar los patrones de datos.

Por ejemplo, una lista de números de un solo dígito verdaderamente aleatorios solo debe tener unos pocos casos en los que una secuencia de números sea ascendente numéricamente. Sin embargo, en muchos casos, es difícil afirmar la aleatoriedad de los datos en los que hay miles de secuencias en una cadena de datos. Por lo tanto, la prueba de rachas se creó como un método objetivo para determinar la aleatoriedad.

Tipos de pruebas de rachas

La prueba de rachas es una versión abreviada del nombre completo: la prueba de rachas de Wald-Wolfowitz, llamada así en honor a los matemáticos Abraham Wald y Jacob Wolfowitz. La prueba de Wald-Wolfowitz es una prueba estadística no paramétrica, lo que significa que los datos que se analizan no tienen que cumplir con ciertos supuestos o parámetros. La prueba de Wald-Wolfowitz se puede utilizar para examinar la hipótesis de que las variables en la cadena de datos son mutuamente independientes.

Algunos estadísticos creen que otro tipo de prueba de rachas, la prueba de Kolmogorov-Smirnov, es una mejor herramienta que la prueba de Wald-Wolfowitz para detectar diferencias entre distribuciones. La prueba de Kolmogorov-Smirnov es un tipo de prueba de bondad de ajuste que demuestra si los datos de la muestra que se están probando representan patrones de distribución normales o si los datos están de alguna manera sesgados. La prueba establece la discrepancia entre los valores de los datos de la muestra y el modelo de distribución normal.

Beneficios de una prueba de rachas

El modelo de prueba de rachas es importante para determinar si el resultado de un ensayo es verdaderamente aleatorio, especialmente en los casos en los que los datos aleatorios frente a los secuenciales tienen implicaciones para las teorías y análisis posteriores. Una prueba de ejecución puede ser una herramienta valiosa para los inversores que emplean el análisis técnico para tomar sus decisiones comerciales. Estos comerciantes analizan tendencias estadísticas, como el movimiento de precios y el volumen, para detectar oportunidades comerciales potencialmente rentables. Es importante que estos operadores comprendan las variables subyacentes que podrían estar afectando el movimiento de los precios y una prueba de ejecución puede ayudar con esto.

Dos formas poderosas en las que los operadores pueden usar una prueba de ejecución incluyen:

1. Probar la aleatoriedad de la distribución, tomando los datos en el orden dado y marcando con un más (+) los datos mayores que la mediana, y con un menos (-) los datos menores que la mediana (se omiten los números que igualan la mediana. )
2. Probar si una función se ajusta bien a un conjunto de datos, marcando los datos que exceden el valor de la función con + y los demás datos con . Para este uso, el test de carreras, que tiene en cuenta los signos pero no las distancias, es complementario al test de chi-cuadrado, que tiene en cuenta las distancias pero no los signos.