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 R.<\/span><\/p>\n Para realizar um teste de tend\u00eancia Mann-Kendall em R, usaremos a fun\u00e7\u00e3o MannKendall()<\/strong> da biblioteca Kendall<\/strong> , que utiliza a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n MannKendall(x)<\/strong><\/span><\/p>\n Ouro:<\/span><\/p>\n Para ilustrar como realizar o teste, usaremos o conjunto de dados PrecipGL<\/strong> integrado da Biblioteca Kendall<\/strong> , que cont\u00e9m informa\u00e7\u00f5es de precipita\u00e7\u00e3o anual para todos os Grandes Lagos de 1900 a 1986:<\/span><\/p>\n Para ver se h\u00e1 tend\u00eancia nos dados, podemos realizar o teste de tend\u00eancia de Mann-Kendall:<\/span><\/p>\n A estat\u00edstica de teste \u00e9 0,265<\/strong> e o valor p bicaudal correspondente \u00e9 0,00029206<\/strong> . Como este valor p \u00e9 inferior a 0,05, rejeitaremos a hip\u00f3tese nula do teste e concluiremos que uma tend\u00eancia est\u00e1 presente nos dados.<\/span><\/p>\n Para visualizar a tend\u00eancia, podemos criar um gr\u00e1fico temporal da precipita\u00e7\u00e3o anual por ano e adicionar uma linha suave para representar a tend\u00eancia:<\/span> <\/p>\n Observe que tamb\u00e9m podemos realizar um teste de tend\u00eancia de Mann-Kendall ajustado sazonalmente para levar em conta qualquer sazonalidade nos dados usando o comando SeasonalMannKendall(x)<\/strong> :<\/span><\/p>\n A estat\u00edstica de teste \u00e9 0,265<\/strong> e o valor p bicaudal correspondente \u00e9 0,00028797<\/strong> . Novamente este valor p \u00e9 inferior a 0,05, portanto rejeitaremos a hip\u00f3tese nula do teste e concluiremos que uma tend\u00eancia est\u00e1 presente nos dados.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" 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-672","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Exemplo: teste de tend\u00eancia Mann-Kendall em R<\/strong><\/span><\/h3>\n
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#load Kendall library and PrecipGL dataset<\/span>\nlibrary(Kendall)\ndata(PrecipGL)\n\n#view dataset<\/span>\nPrecipGL\n\nTime Series:\nStart = 1900 \nEnd = 1986 \nFrequency = 1 \n[1] 31.69 29.77 31.70 33.06 31.31 32.72 31.18 29.90 29.17 31.48 28.11 32.61\n[13] 31.31 30.96 28.40 30.68 33.67 28.65 30.62 30.21 28.79 30.92 30.92 28.13\n[25] 30.51 27.63 34.80 32.10 33.86 32.33 25.69 30.60 32.85 30.31 27.71 30.34\n[37] 29.14 33.41 33.51 29.90 32.69 32.34 35.01 33.05 31.15 36.36 29.83 33.70\n[49] 29.81 32.41 35.90 37.45 30.39 31.15 35.75 31.14 30.06 32.40 28.44 36.38\n[61] 31.73 31.27 28.51 26.01 31.27 35.57 30.85 33.35 35.82 31.78 34.25 31.43\n[73] 35.97 33.87 28.94 34.62 31.06 38.84 32.25 35.86 32.93 32.69 34.39 33.97\n[85] 32.15 40.16 36.32\nattr(,\"title\")\n[1] Annual precipitation, 1900-1986, Entire Great Lakes\n<\/strong><\/pre>\n #Perform the Mann-Kendall Trend Test<\/span>\nMannKendall(PrecipGL)\n\ntau = 0.265, 2-sided pvalue = 0.00029206\n<\/strong><\/pre>\n #Plot the time series data<\/span>\nplot(PrecipGL)\n\n#Add a smooth line to visualize the trend<\/span> \nlines(lowess(time(PrecipGL),PrecipGL), col='blue')\n<\/strong><\/pre>\n![\"Gr\u00e1fico](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mannkendall1.png\")
<\/p>\n #Perform a seasonally-adjusted Mann-Kendall Trend Test<\/span>\nSeasonalMannKendall(PrecipGL)\n\ntau = 0.265, 2-sided pvalue = 0.00028797\n<\/strong><\/pre>\n