Monte Carlo experiments on the effect of serial correlation on the Mann-Kendall test of trend
Die Wirkung von zeitlicher (serieller) Korrelation in einer Zeitserie auf das Resultat eines Trendtests nach Mann-Kendall wird im Rahmen eines Simulationsexperiments untersucht. Schon geringfügige Korrelationen lassen die fehlerhafte Identifikation von Trends auf Raten deutlich oberhalb der zugelass...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Borntraeger
1995-05-01
|
| Series: | Meteorologische Zeitschrift |
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| Online Access: | http://dx.doi.org/10.1127/metz/4/1995/82 |
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| author | Ashwini Kulkarni Hans von Storch |
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| author_sort | Ashwini Kulkarni |
| collection | DOAJ |
| description | Die Wirkung von zeitlicher (serieller) Korrelation in einer Zeitserie auf das Resultat eines Trendtests nach Mann-Kendall wird im Rahmen eines Simulationsexperiments untersucht. Schon geringfügige Korrelationen lassen die fehlerhafte Identifikation von Trends auf Raten deutlich oberhalb der zugelassenen Irrtumshäufigkeit anwachsen. Das Problem kann für Zeitserien, deren zeitliche Statistik denen von AR(1)-Prozessen ähneln, durch einen "Prewhitening"-Ansatz gelöst werden. Der Vorgang wird anhand der Zeitserie der jährlichen Mittelwerte des Luftdruckes in Bombay demonstriert. |
| first_indexed | 2024-03-08T04:48:44Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 0941-2948 |
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| publishDate | 1995-05-01 |
| publisher | Borntraeger |
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| series | Meteorologische Zeitschrift |
| spelling | doaj.art-7638bcc8a38546fda7a554c92b8207492024-02-08T08:12:09ZengBorntraegerMeteorologische Zeitschrift0941-29481995-05-0142828510.1127/metz/4/1995/82103535Monte Carlo experiments on the effect of serial correlation on the Mann-Kendall test of trendAshwini KulkarniHans von StorchDie Wirkung von zeitlicher (serieller) Korrelation in einer Zeitserie auf das Resultat eines Trendtests nach Mann-Kendall wird im Rahmen eines Simulationsexperiments untersucht. Schon geringfügige Korrelationen lassen die fehlerhafte Identifikation von Trends auf Raten deutlich oberhalb der zugelassenen Irrtumshäufigkeit anwachsen. Das Problem kann für Zeitserien, deren zeitliche Statistik denen von AR(1)-Prozessen ähneln, durch einen "Prewhitening"-Ansatz gelöst werden. Der Vorgang wird anhand der Zeitserie der jährlichen Mittelwerte des Luftdruckes in Bombay demonstriert.http://dx.doi.org/10.1127/metz/4/1995/82autocorrelationprewhiteningsea-level aire pressuresimulationsexperimentluftdruckbombay |
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