Cómo realizar una prueba de tendencia de Mann-Kendall en R

Se utiliza una prueba de tendencia de Mann-Kendall para determinar si existe o no una tendencia en los datos de series de tiempo. Es una prueba no paramétrica, lo que significa que no se realiza ninguna suposición subyacente sobre la normalidad de los datos.

Las hipótesis para la prueba son las siguientes:

H ₀ (hipótesis nula): No hay una tendencia presente en los datos.

H _A (hipótesis alternativa): hay una tendencia en los datos. (Esto podría ser una tendencia positiva o negativa)

Si el valor p de la prueba es menor que algún nivel de significancia (las opciones comunes son 0.10, 0.05 y 0.01), entonces hay evidencia estadísticamente significativa de que hay una tendencia presente en los datos de la serie de tiempo.

Este tutorial explica cómo realizar una prueba de tendencia de Mann-Kendall en R.

Ejemplo: prueba de tendencia de Mann-Kendall en R

Para realizar una prueba de tendencia de Mann-Kendall en R, usaremos la función MannKendall () de la biblioteca de Kendall , que usa la siguiente sintaxis:

MannKendall (x)

dónde:

• x = un vector de datos, a menudo una serie de tiempo

Para ilustrar cómo realizar la prueba, utilizaremos el conjunto de datos PrecipGL integrado de la biblioteca de Kendall , que contiene información sobre la precipitación anual de todos los Grandes Lagos desde los años 1900 a 1986:

#cargar la biblioteca Kendall y el conjunto de datos PrecipGL
biblioteca (Kendall)
datos (PrecipGL)

#ver conjunto de datos
PrecipGL

Series de tiempo:
Inicio = 1900 
Fin = 1986 
Frecuencia = 1 
[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
[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
[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
[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
[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
[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
[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
[85] 32,15 40,16 36,32
attr (, "título")
[1] Precipitación anual, 1900-1986, Grandes Lagos completos

Para ver si hay una tendencia en los datos, podemos realizar la prueba de tendencia de Mann-Kendall:

#Realice la prueba de tendencias de Mann-Kendall
MannKendall (PrecipGL)

tau = 0,265, pvalue de 2 caras = 0,00029206

El estadístico de prueba es 0.265 y el valor p de dos lados correspondiente es 0.00029206 . Debido a que este valor p es menor que 0.05, rechazaremos la hipótesis nula de la prueba y concluiremos que existe una tendencia en los datos.

Para visualizar la tendencia, podemos crear una gráfica de series de tiempo de la precipitación anual por año y agregar una línea suave para representar la tendencia:

# Trazar los datos de la serie temporal
parcela (PrecipGL)

#Añadir una línea suave para visualizar la tendencia 
líneas (lowess (time (PrecipGL), PrecipGL), col = 'blue')

Tenga en cuenta que también podemos realizar una prueba de tendencia de Mann-Kendall ajustada estacionalmente para tener en cuenta cualquier estacionalidad en los datos mediante el comando SeasonalMannKendall (x) :

# Realice una prueba de tendencia de Mann-Kendall ajustada estacionalmente
EstacionalMannKendall (PrecipGL)

tau = 0,265, pvalue de 2 caras = 0,00028797

El estadístico de prueba es 0.265 y el valor p de dos lados correspondiente es 0.00028797 . Una vez más, este valor p es menor que 0.05, por lo que rechazaremos la hipótesis nula de la prueba y concluiremos que existe una tendencia en los datos.

• https://r-project.org
• https://www.python.org/
• https://www.stata.com/