一个用于同质性测试的python包。
pyhomogeneit的Python项目详细描述
均质性
什么是同质性检验？在
同质性检验是一种统计检验方法，用于检验两个（或多个）数据集是否来自同一分布。在时间序列中，均匀性检验用于检测序列中的一个（或多个）变化/断点。此断点发生在数据集更改其分布的位置。许多统计分析需要一个同质的数据集。这就是为什么它是统计分析中的一个重要测试。在
pyHomogeneity是用于同质性测试的纯Python实现。有几种测试可以用来检查时间序列的均匀性。PY均质包装可进行以下六种常用的均匀性测试：
- 在
Pettitt测试（Pettitt_test）
在 - 在
标准正态一致性检验（SNHT）检验（SNHT_检验）
在 - 在
Buishand Q测试（buishandqu测试）
在 - 在
Buishand's Range测试（Buishand_Range_Test）：
在 - 在
^{str1}$Buishand似然比检验（buishandu似然比检验）
在 - 在
Buishand U测试（buishandu__测试）
在
功能详细信息：
所有的均匀性检验函数都有几乎相似的输入参数。这些是：
- x：一个向量（列表、numpy数组或pandas系列）数据
- alpha：显著性级别（默认值为0.05）
- sim：p值计算的蒙特卡罗模拟数。在
所有同质性测试都返回一个命名元组，其中包含：
- h：True（如果数据是非同构的）或False（如果数据是同构的）
- cp：可能的变化点位置
- p：显著性检验的p值
- ^{str1}$U/T/Q/R/V：取决于测试方法的测试统计信息
- avg：变化点前后的平均值
依赖关系
要安装pyHomogeneity，需要以下软件包：
安装
您可以使用pip安装pyHomogeneity。对于Linux用户
sudopipinstallpyhomogeneity
或者，对于Windows用户
^{pr2}$也可以克隆repo并安装它：
git clone https://github.com/mmhs013/pyhomogeneity
cd pyhomogeneity
python setup.py install
测试
在每次提交here时，使用pytest包自动测试pyHomogeneity，但测试可以手动运行：
pytest -v
使用
下面给出了pyHomogeneity用法的一个快速示例。还提供了几个例子here。在
importnumpyasnpimportpyhomogeneityashg# Data generation for analysisdata=np.random.rand(360,1)result=hg.pettitt_test(data)print(result)
输出如下：
Pettitt_Test(h=False,cp=89,p=0.1428,U=3811.0,avg=mean(mu1=0.5487521427805625,mu2=0.46884198890609463))
但是，输出是一个命名元组，因此用户可以按名称调用特定结果：
print(result.cp)print(result.avg.mu1)
或者，用户可以像这样直接解压缩结果：
h,cp,p,U,mu=hg.pettitt_test(x,0.05)
捐款
pyHomogeneity是一个社区项目，欢迎捐款。其他信息可在contribution guidelines中找到
行为准则
pyHomogeneity希望保持一个积极的社区。其他详细信息可在Code of Conduct中找到
参考文献
- 在
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佩蒂特，A.N.，1979年。变点问题的一种非参数方法。英国皇家统计学会杂志：C辑（应用统计学），28（2），126-135页。doi:10.2307/2346729
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