Malcak / uniformity-independency-tests

Pruebas de uniformiadad e independencia para la clase de modelos y simulaciones

Pruebas de uniformidad

Hipótesis nula (H0): La secuencia de números se distribuyen uniformemente en el intervalo (0,1).

Hipótesis alternativa (H1): La secuencia de números NO se distribuyen uniformemente en el intervalo (0,1).

La hipótesis nula no se acepta, se rechaza o no se rechaza

La hipótesis alternativa sí se puede aceptar o rechazar

Pruebas de independencia

Hipótesis nula (H0): No existe una correlación entre la secuencia de números.

Hipótesis alternativa (H1): ?

La hipótesis nula no se acepta, se rechaza o no se rechaza

La hipótesis alternativa sí se puede aceptar o rechazar

Correr cada prueba

Chi Squared test

npm run chiSquare

Smirnov - Kolmogrov

npm run smirnov

Smirnov con valores individuales

npm run smirnovNG

Rachas ascendentes y descendentes

npm run runsUD

Rachas por encima y por debajo de la media

npm run runsAB

Longitud de rachas ascendentes y descendentes

npm run runsLenUD

Longitud de rachas por encima y por debajo de la media

npm run runsLenAB

Generar números aleatorios

Para cambiar la cantidad de números generados modificar el archvo en /src/rng/congMixto.js

npm run rng

Cambiar la muestra

Para cambiar la muestra hay que modificar el archivo /src/sample/sample.js