As hip\u00f3teses de teste s\u00e3o as seguintes:<\/span><\/p>\n H 0<\/sub> (hip\u00f3tese nula):<\/strong> nenhuma tend\u00eancia est\u00e1 presente nos dados.<\/span><\/p>\n HA<\/sub> (hip\u00f3tese alternativa):<\/strong> Uma tend\u00eancia est\u00e1 presente nos dados. (Esta pode ser uma tend\u00eancia positiva ou negativa)<\/span><\/p>\n Se o valor p do teste estiver abaixo de um certo n\u00edvel de signific\u00e2ncia (as escolhas comuns s\u00e3o 0,10, 0,05 e 0,01), ent\u00e3o h\u00e1 evid\u00eancias estatisticamente significativas de que uma tend\u00eancia est\u00e1 presente nos dados da s\u00e9rie temporal.<\/span><\/p>\n Este tutorial explica como realizar um teste de tend\u00eancia Mann-Kendall em Python.<\/span><\/p>\n Para realizar um teste de tend\u00eancia Mann-Kendall em Python, primeiro instalaremos o pacote pymannkendall<\/a> :<\/span><\/p>\n Depois de instalar este pacote, podemos realizar o teste de tend\u00eancia Mann-Kendall em um conjunto de dados de s\u00e9rie temporal:<\/span><\/p>\n Veja como interpretar o resultado do teste:<\/span><\/p>\n O principal valor que nos interessa \u00e9 o valor p, que nos diz se existe ou n\u00e3o uma tend\u00eancia estatisticamente significativa nos dados.<\/span><\/p>\n Neste exemplo, o valor p \u00e9 0,4226<\/strong> , que n\u00e3o \u00e9 inferior a 0,05. Portanto, n\u00e3o h\u00e1 tend\u00eancia significativa nos dados da s\u00e9rie temporal.<\/span><\/p>\n Al\u00e9m de realizar o teste de tend\u00eancia Mann-Kendall, podemos criar um gr\u00e1fico de linha r\u00e1pido usando Matplotlib para visualizar os dados reais da s\u00e9rie temporal:<\/span><\/p>\n vezes No gr\u00e1fico podemos ver que os dados est\u00e3o um pouco dispersos, o que confirma que n\u00e3o h\u00e1 uma tend\u00eancia clara nos dados.<\/span><\/p>\n Como tra\u00e7ar uma s\u00e9rie temporal no Matplotlib<\/a> Um teste de tend\u00eancia Mann-Kendall \u00e9 usado para determinar se h\u00e1 ou n\u00e3o uma tend\u00eancia nos dados de s\u00e9ries temporais. Este \u00e9 um teste n\u00e3o param\u00e9trico, o que significa que n\u00e3o s\u00e3o feitas suposi\u00e7\u00f5es subjacentes sobre a normalidade dos dados. As hip\u00f3teses de teste s\u00e3o as seguintes: H 0 (hip\u00f3tese nula): nenhuma tend\u00eancia est\u00e1 presente […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1361","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Exemplo: teste de tend\u00eancia Mann-Kendall em Python<\/strong><\/span><\/h3>\n
pip install<\/span> pymannkendall<\/strong><\/pre>\n #create dataset\n<\/span>data = [31, 29, 28, 28, 27, 26, 26, 27, 27, 27, 28, 29, 30, 29, 30, 29, 28]\n\n#perform Mann-Kendall Trend Test\n<\/span>import<\/span> pymannkendall as<\/span> mk\n\nmk. original_test<\/span> (data)\n\nMann_Kendall_Test(trend='no trend', h=False, p=0.422586268671707,\n z=0.80194241623, Tau=0.147058823529, s=20.0,\n var_s=561.33333333, slope=0.0384615384615, intercept=27.692307692)<\/strong><\/pre>\n\n
import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\nplt. plot<\/span> (data)\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mannkendallpython1.png\")
<\/p>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como realizar um teste Dickey-Fuller aumentado em Python<\/a>
Como plotar v\u00e1rias s\u00e9ries de um DataFrame do Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"