Test hipotezleri a\u015fa\u011f\u0131daki gibidir:<\/span><\/p>\n H 0<\/sub> (s\u0131f\u0131r hipotezi):<\/strong> verilerde herhangi bir e\u011filim mevcut de\u011fildir.<\/span><\/p>\n H A<\/sub> (alternatif hipotez):<\/strong> Verilerde bir e\u011filim mevcuttur. (Bu olumlu ya da olumsuz bir e\u011filim olabilir)<\/span><\/p>\n Testin p de\u011feri belirli bir anlaml\u0131l\u0131k d\u00fczeyinin alt\u0131ndaysa (ortak se\u00e7enekler 0,10, 0,05 ve 0,01’dir), o zaman zaman serisinden elde edilen verilerde bir e\u011filimin mevcut oldu\u011funa dair istatistiksel olarak anlaml\u0131 bir kan\u0131t vard\u0131r.<\/span><\/p>\n Bu e\u011fitimde Python’da Mann-Kendall trend testinin nas\u0131l ger\u00e7ekle\u015ftirilece\u011fi a\u00e7\u0131klanmaktad\u0131r.<\/span><\/p>\n Python’da Mann-Kendall trend testi ger\u00e7ekle\u015ftirmek i\u00e7in \u00f6ncelikle pymannkendall<\/a> paketini kuraca\u011f\u0131z:<\/span><\/p>\n Bu paketi kurduktan sonra Mann-Kendall trend testini zaman serisi veri seti \u00fczerinde ger\u00e7ekle\u015ftirebiliriz:<\/span><\/p>\n Test sonucunu nas\u0131l yorumlayaca\u011f\u0131n\u0131z a\u015fa\u011f\u0131da a\u00e7\u0131klanm\u0131\u015ft\u0131r:<\/span><\/p>\n \u0130lgilendi\u011fimiz as\u0131l de\u011fer, verilerde istatistiksel olarak anlaml\u0131 bir e\u011filimin olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 bize s\u00f6yleyen p de\u011feridir.<\/span><\/p>\n Bu \u00f6rnekte p de\u011feri 0,4226’d\u0131r<\/strong> ve 0,05’ten az de\u011fildir. Bu nedenle zaman serisi verilerinde anlaml\u0131 bir trend g\u00f6r\u00fclmemektedir.<\/span><\/p>\n Mann-Kendall trend testini ger\u00e7ekle\u015ftirmenin yan\u0131 s\u0131ra, ger\u00e7ek zaman serisi verilerini g\u00f6rselle\u015ftirmek i\u00e7in Matplotlib’i kullanarak h\u0131zl\u0131 bir \u00e7izgi grafi\u011fi olu\u015fturabiliriz:<\/span><\/p>\n zamanlar Grafikten verilerin biraz da\u011f\u0131n\u0131k oldu\u011funu g\u00f6rebiliyoruz, bu da verilerde net bir trend olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 do\u011fruluyor.<\/span><\/p>\n Matplotlib’de bir zaman serisi nas\u0131l \u00e7izilir<\/a> Zaman serisi verilerinde trend olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirlemek i\u00e7in Mann-Kendall trend testi kullan\u0131lmaktad\u0131r. Bu parametrik olmayan bir testtir, yani verilerin normalli\u011fi hakk\u0131nda hi\u00e7bir temel varsay\u0131m yap\u0131lmaz. Test hipotezleri a\u015fa\u011f\u0131daki gibidir: H 0 (s\u0131f\u0131r hipotezi): verilerde herhangi bir e\u011filim mevcut de\u011fildir. H A (alternatif hipotez): Verilerde bir e\u011filim mevcuttur. (Bu olumlu ya da olumsuz bir e\u011filim olabilir) […]<\/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-1362","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-rehber"],"yoast_head":"\n \u00d6rnek: Python’da Mann-Kendall trend testi<\/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 Ek kaynaklar<\/strong><\/span><\/h3>\n
Python’da art\u0131r\u0131lm\u0131\u015f Dickey-Fuller testi nas\u0131l yap\u0131l\u0131r?<\/a>
Pandas DataFrame’den birden fazla seri nas\u0131l \u00e7izilir<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"