teste nao parametrico Mann-Kendall

Ola, Preciso aplicar o teste Mann-Kendall em meus dados para verificar se ha ou nao tendecia significativa de aumento. Estou trabalhado com uma serie de dados de eventos de seca.Fiz a regressao linear da serie, e plotei a reta de tendencia linear dos casos de seca por ano, agora quero verificar se essa tendencia eh realmente significativa, ouseja, se ha um aumento dos casos de seca nos ultimos anos. Minha serie:ano CCS *CCS = casos consecutivos de seca, i.e, numero de dias sem chuva por ano2000 02001 12002 22003 62004 3... ...2009 5 Preciso de um pacotes especifico para utilizar o teste Mann-Kendall?? como faco para aplicar esse teste na minha serie? Obrigada, Inajara

Se essa função existe em algum pacote você pode encontrar com termos chaves dentro da função RSiteSearch(), exemplo RSiteSearch("Mann Kendall") Encontrando resultados, consulte a documentação das funções para ver como usa-las. Se a função não existe você pode implementá-la no R. Assim, além de solidificar o seu aprendizado, você poderá contribuir com os demais. À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes@ufpr.br twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================

Acho que um modelo paramétrico para dados de contagem te resolveria o problema melhor que um não-paramétrico. Tente modelos Poisson ou Binomial Negativo, ou variações sobre este tema. RSiteSearch("models for counting data") Att Em 17 de fevereiro de 2012 12:03, Inajara Welter Macedo < inajarawm@hotmail.com> escreveu:
Ola, Preciso aplicar o teste Mann-Kendall em meus dados para verificar se ha ou nao tendecia significativa de aumento. Estou trabalhado com uma serie de dados de eventos de seca. Fiz a regressao linear da serie, e plotei a reta de tendencia linear dos casos de seca por ano, agora quero verificar se essa tendencia eh realmente significativa, ouseja, se ha um aumento dos casos de seca nos ultimos anos.
Minha serie: ano CCS *CCS = casos consecutivos de seca, i.e, numero de dias sem chuva por ano 2000 0 2001 1 2002 2 2003 6 2004 3 ... ... 2009 5
Preciso de um pacotes especifico para utilizar o teste Mann-Kendall?? como faco para aplicar esse teste na minha serie?
Obrigada,
Inajara
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-- Fernando A.B. Colugnati

Fernando, Não sou versado no domínio do problema da Inajara, mas me parece que para ir na abordagem de modelos de contagem seria necessário ter os vetores de dias sem chuva para cada ano, não? Ou você conhece modelagens para *contagens máximas* versus variáveis independentes? -- Cesar Rabak GNU/Linux User 52247. Get counted: http://counter.li.org/ Em 17/2/2012 12:01, Fernando Colugnati escreveu:
Acho que um modelo paramétrico para dados de contagem te resolveria o problema melhor que um não-paramétrico. Tente modelos Poisson ou Binomial Negativo, ou variações sobre este tema.
RSiteSearch("models for counting data")
Att
Em 17 de fevereiro de 2012 12:03, Inajara Welter Macedo <inajarawm@hotmail.com <mailto:inajarawm@hotmail.com>> escreveu:
Ola, Preciso aplicar o teste Mann-Kendall em meus dados para verificar se ha ou nao tendecia significativa de aumento. Estou trabalhado com uma serie de dados de eventos de seca. Fiz a regressao linear da serie, e plotei a reta de tendencia linear dos casos de seca por ano, agora quero verificar se essa tendencia eh realmente significativa, ouseja, se ha um aumento dos casos de seca nos ultimos anos.
Minha serie: ano CCS *CCS = casos consecutivos de seca, i.e, numero de dias sem chuva por ano 2000 0 2001 1 2002 2 2003 6 2004 3 ... ... 2009 5
Preciso de um pacotes especifico para utilizar o teste Mann-Kendall?? como faco para aplicar esse teste na minha serie?
Obrigada,
Inajara
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-- Fernando A.B. Colugnati

Oi Cesar, ótima colocação. Também não sou versado neste assunto, e por isso o pitaco talvez "inadequado". Mas acho que isso também seria problema no não -paramétrico, na minha opinião. O que vc levanta é mais uma questão de delineamento/ modelagem do problema do que necessariamente da técnica a ser empregada. A pergunta dela é uma questão de testar tendência linear de número de secas ao longo dos anos...o modelo daria isso, já o significado e interpretações válidas para esta tendência, realmente não tenho nada a dizer, sob o risco de dizer bobagem (mais do que normalmente já falo). Abs Em 17 de fevereiro de 2012 15:30, Cesar Rabak <cesar.rabak@gmail.com>escreveu:
Fernando,
Não sou versado no domínio do problema da Inajara, mas me parece que para ir na abordagem de modelos de contagem seria necessário ter os vetores de dias sem chuva para cada ano, não?
Ou você conhece modelagens para *contagens máximas* versus variáveis independentes?
-- Cesar Rabak GNU/Linux User 52247. Get counted: http://counter.li.org/
Em 17/2/2012 12:01, Fernando Colugnati escreveu:
Acho que um modelo paramétrico para dados de contagem te resolveria o problema melhor que um não-paramétrico. Tente modelos Poisson ou Binomial Negativo, ou variações sobre este tema.
RSiteSearch("models for counting data")
Att
Em 17 de fevereiro de 2012 12:03, Inajara Welter Macedo <inajarawm@hotmail.com <mailto:inajarawm@hotmail.com>**> escreveu:
Ola, Preciso aplicar o teste Mann-Kendall em meus dados para verificar se ha ou nao tendecia significativa de aumento. Estou trabalhado com uma serie de dados de eventos de seca. Fiz a regressao linear da serie, e plotei a reta de tendencia linear dos casos de seca por ano, agora quero verificar se essa tendencia eh realmente significativa, ouseja, se ha um aumento dos casos de seca nos ultimos anos.
Minha serie: ano CCS *CCS = casos consecutivos de seca, i.e, numero de dias sem chuva por ano 2000 0 2001 1 2002 2 2003 6 2004 3 ... ... 2009 5
Preciso de um pacotes especifico para utilizar o teste Mann-Kendall?? como faco para aplicar esse teste na minha serie?
Obrigada,
Inajara
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