Run · trama

O que o bloco faz

Testa se a série foi gerada ao ACASO. Também chamado teste de sequências de Wald-Wolfowitz: marca cada valor conforme esteja acima ou abaixo da mediana e conta as SEQUÊNCIAS — trechos seguidos do mesmo lado. Uma série aleatória troca de lado com uma frequência previsível; sequências de menos dizem que os valores se agrupam, sequências demais, que alternam.

A hipótese nula é ALEATORIEDADE, e não ausência de tendência

É a diferença que mais importa nesta página, e o que separa este bloco dos dois vizinhos de categoria. Rejeitar aqui NÃO é concluir que há tendência: é concluir que a série não parece ter saído do acaso. Tendência é só uma das causas que produzem sequências de menos — uma mudança de nível no meio da série, um ciclo e qualquer agrupamento produzem o mesmo efeito, e o teste não distingue os três. A conclusão sai escrita assim, sem afirmar tendência, justamente para não dar por respondida uma pergunta que este bloco não fez.

Não use este teste sozinho

A literatura já documentou o erro. Back (2001), revisado pela dissertação que esta coleção segue, aplicou Run, Pettitt e Mann-Kendall às mesmas séries climáticas: o Run foi o ÚNICO que deixou de detectar a tendência que os outros dois encontraram. Morettin & Toloi (2006) colocam Run e Cox-Stuart na mesma posição — testes para rodar ao lado de outros, não no lugar deles. Quem procura tendência deve ligar também um series/mann_kendall; um “não rejeita H0” daqui, sozinho, é evidência fraca de que não há nada acontecendo.

Empates com a mediana

Valor exatamente IGUAL à mediana não fica nem acima nem abaixo, e sai da conta, como manda o método. Empurrá-lo para um dos lados inventaria um símbolo que o dado não deu e ainda emendaria duas sequências numa só. O descarte muda o número de observações que entram no teste e não aparece em lugar nenhum do card, então a nota diz quantas saíram e quantas sobraram de cada lado.

O que sai

A estatística Z, o p-valor bilateral e a conclusão em palavras; o número de sequências vai na coluna extra do relatório. A decisão é a 5%. O p-valor vem da aproximação normal, e ela pede pelo menos 20 observações de cada lado da mediana — por isso o bloco exige 40 observações, que é o tamanho em que o corte pela mediana entrega esses 20 de cada lado. Abaixo disso valeria a distribuição exata do número de sequências, que este bloco não calcula, e devolver mesmo assim o Z seria publicar uma precisão que a amostra não sustenta. Uma série que passe no tamanho mas chegue ao teste com um platô na mediana também é recusada, pelo mesmo motivo.

Faltantes

Este bloco não aceita faltantes: série com buraco põe o nó em vermelho. Ligue um series/interpolate antes, ou recorte a parte cheia com series/window.

Antes de continuar
Termos que esta página usa, em poucas palavras. As definições completas estão no glossário.
Hipótese nula
A afirmação que o teste põe à prova, em geral a de que não há efeito ou diferença (médias iguais, ausência de tendência). O teste mede o quanto os dados são incompatíveis com ela; não rejeitá-la não prova que ela é verdadeira.
p-valor
A probabilidade de obter um resultado tão extremo quanto o observado, ou mais, se a hipótese nula fosse verdadeira. p-valor pequeno indica dados pouco compatíveis com a hipótese nula; ele não é a probabilidade de a hipótese nula ser verdadeira nem mede o tamanho do efeito.
Teste não paramétrico
Um teste que não supõe uma distribuição específica (como a normal) para os dados; muitos trabalham com a ordem (os postos) das observações. É útil quando os pressupostos de um teste paramétrico falham, em geral com algum custo de poder quando eles valem.
Nível
Cada valor que um fator assume no estudo: as doses 0, 50 e 100 kg/ha são três níveis do fator dose.
Tendência
O movimento de longo prazo de uma série, de subida ou de descida, separado das oscilações de curto prazo e da sazonalidade.

Quando usar

Teste a aleatoriedade da sequência por meio da alternância de sinais em torno da mediana. Agrupamentos ou alternâncias excessivas podem indicar estrutura temporal.

Pressupostos

O que se testa é a aleatoriedade da ordem: rejeitar não diz qual é a causa (tendência, mudança de nível, ciclo, agrupamento).
Verificar:Série no tempo
Se falhar: Para afirmar tendência, series/mann_kendall; para mudança de nível, series/pettitt.
A variável é contínua: empates são raros. Os empatados saem da conta (ou corrigem a variância), e com muitos o teste perde informação.
Pelo menos 20 observações de cada lado da mediana, para a aproximação normal do número de sequências (o bloco pede 40).
É o teste de menor poder entre os de tendência: um "não rejeita" sozinho é evidência fraca.
Se falhar: Rode ao lado o series/mann_kendall.

Configuração

Nenhum. Uma entrada: serie.

Exemplo

Série de exemplo

Run

library(trama)

reg <- tr_registry()
tr_use("trama.series", registry = reg)

tr_flow(reg) |>
  tr_add("nilo", "series/example", dataset = "Nile") |>
  tr_add("run", "series/runs", from = "nilo")

Como interpretar

Um teste (data/test), com o número de sequências numa coluna extra. Ligado numa entrada de tabela, ele vira UMA linha de relatório: um data/bind_rows junta vários testes num só quadro.