Python检验是否是纯粹随机游走

要检验一个序列是否是纯粹的随机游走，可以使用统计测试方法来评估序列的随机性。以下是一种常用的方法，即利用Python中的统计库进行序列的随机性检验：

import numpy as np
from scipy import stats

def is_pure_random_walk(sequence):
    # 计算序列的差分
    diff_sequence = np.diff(sequence)
    
    # 使用统计库中的runs test进行检验
    result = stats.runs_test(diff_sequence)
    
    # 如果p值小于设定的显著性水平（例如0.05），则认为序列是纯粹的随机游走
    if result.pvalue < 0.05:
        return False
    else:
        return True

# 示例序列
sequence = [0, 1, 0, -1, 0, 1, 2, 1, 0, -1, 0]

# 检验序列是否是纯粹随机游走
is_random_walk = is_pure_random_walk(sequence)
print(is_random_walk)

在上面的代码中，首先计算序列的差分，然后使用stats.runs_test函数进行运行检验（runs test）。该检验方法用于检验序列中的随机性，它会计算序列中的正向和负向运行（runs）的数量，并评估这些运行的分布是否与预期的随机游走序列相符。最后，通过比较p值与显著性水平（例如0.05）来确定序列是否是纯粹的随机游走。

请注意，这只是一种常用的方法之一，可以用来初步评估序列的随机性。具体的统计方法和显著性水平选择可能会因应用场景和需求而有所不同。