Applicability of prewhitening to eliminate the influence of serial correlation on the Mann‐Kendall test
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Prewhitening has been used to eliminate the influence of serial correlation on the Mann‐Kendall (MK) test in trend‐detection studies of hydrological time series. However, its ability to accomplish such a task has not been well documented. This study investigates this issue by Monte Carlo simulation. Simulated time series consist of a linear trend and a lag 1 autoregressive (AR(1)) process with a noise. Simulation results demonstrate that when trend exists in a time series, the effect of positive/negative serial correlation on the MK test is dependent upon sample size, magnitude of serial correlation, and magnitude of trend. When sample size and magnitude of trend are large enough, serial correlation no longer significantly affects the MK test statistics. Removal of positive AR(1) from time series by prewhitening will remove a portion of trend and hence reduces the possibility of rejecting the null hypothesis while it might be false. Contrarily, removal of negative AR(1) by prewhitening will inflate trend and leads to an increase in the possibility of rejecting the null hypothesis while it might be true. Therefore, prewhitening is not suitable for eliminating the effect of serial correlation on the MK test when trend exists within a time series.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle