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Considere a série temporal $Z_t$ tal que podemos interpreta-la na forma do modelo aditivo $Z_t = T_t + S_t + a_t$.
Para podermos aplicar o teste de Friedman para sazonalidade determinística precisamo considerar a série livre de tendência, ou seja, considerando $\hat{T_t}$ o estimador para a tendência da série, vamos trabalhar com a série
$$Y_t = Z_t - \hat{T_t}.$$
Dividimos a série em blocos de períodos e calculamos o posto de cada observação em cada bloco, por exemplo, se estivermos analisando uma série temporal com dados mensais durante 20 anos, vamos testar a sazonalidade em cada mês durante os 20 anos, então temos um período de 12 meses e 20 blocos de períodos.
Assim, a estatística do teste pode ser calculada por
$$H = \dfrac{12}{nk(k+1)}\sum_{j=1}^kR_{.j}^2 - 3n(k+1), \quad \hbox{onde} \ \ R_{,j} = \sum_{i=1}^nR_{ij},$$
onde $R_{ij}$ é o posto da observação $Y_{ij}$ dentro do bloco i, n é o número de blocos e k é o tamanho do período. A distribuição de H pode ser aproximada por uma distribuição $\chi^2$ com k-1 graus de liberdade.
Consideramos novamente a série temporal AirPassengers do Exemplo 2.3.2 e aplicamos o teste de Friedman. Os dados deste exemplo podem ser adquiridos aqui(*Colocar link com resolução do Action).
Ano/Mes | Jan | Fev | Mar | Abr | Mai | Jun | Jul | Ago | Set | out | Nov | Dez |
1949 | 112 | 118 | 132 | 129 | 121 | 135 | 148 | 148 | 136 | 119 | 104 | 118 |
1950 | 115 | 126 | 141 | 135 | 125 | 149 | 170 | 170 | 158 | 133 | 114 | 140 |
1951 | 145 | 150 | 178 | 163 | 172 | 178 | 199 | 199 | 184 | 162 | 146 | 166 |
1952 | 171 | 180 | 193 | 181 | 183 | 218 | 230 | 242 | 209 | 191 | 172 | 194 |
1953 | 196 | 196 | 236 | 235 | 229 | 243 | 264 | 272 | 237 | 211 | 180 | 201 |
1954 | 204 | 188 | 235 | 227 | 234 | 264 | 302 | 293 | 259 | 229 | 203 | 229 |
1955 | 242 | 233 | 267 | 269 | 270 | 315 | 364 | 347 | 312 | 274 | 237 | 278 |
1956 | 284 | 277 | 317 | 313 | 318 | 374 | 413 | 405 | 355 | 306 | 271 | 306 |
1957 | 315 | 301 | 356 | 348 | 355 | 422 | 465 | 467 | 404 | 347 | 305 | 336 |
1958 | 340 | 318 | 362 | 348 | 363 | 435 | 491 | 505 | 404 | 359 | 310 | 337 |
1959 | 360 | 342 | 406 | 396 | 420 | 472 | 548 | 559 | 463 | 407 | 362 | 405 |
1960 | 417 | 391 | 419 | 461 | 472 | 535 | 622 | 606 | 508 | 461 | 390 | 432 |
Então, temos
$$n_j = \hbox{número de meses} = 12, \quad j = 1,2,\dots,12$$
$$N = \sum^{12}_{j=1}n_j = 144$$
Os postos de cada observação, são dados pela tabela abaixo
Ano/mes | Jan | Fev | Mar | Abr | Mai | Jun | Jul | Ago | Set | Out | Nov | Dez |
1949 | 2,0 | 5,5 | 12,0 | 11,0 | 8,0 | 14,5 | 21,5 | 21,5 | 16,0 | 7,0 | 1,0 | 5,5 |
1950 | 4,0 | 10,0 | 18,0 | 14,5 | 9,0 | 23,0 | 29,5 | 29,5 | 25,0 | 13,0 | 3,0 | 17,0 |
1951 | 19,0 | 24,0 | 34,5 | 27,0 | 32,5 | 34,5 | 47,5 | 47,5 | 40,0 | 26,0 | 20,0 | 28,0 |
1952 | 31,0 | 36,5 | 43,0 | 38,0 | 39,0 | 54,0 | 59,0 | 67,5 | 52,0 | 42,0 | 32,5 | 44,0 |
1953 | 45,5 | 45,5 | 64,0 | 62,5 | 57,0 | 69,0 | 71,5 | 77,0 | 65,5 | 53,0 | 36,5 | 49,0 |
1954 | 51,0 | 41,0 | 62,5 | 55,0 | 61,0 | 71,5 | 84,0 | 82,0 | 70,0 | 57,0 | 50,0 | 57,0 |
1955 | 67,5 | 60,0 | 73,0 | 74,0 | 75,0 | 91,5 | 112,0 | 100,5 | 89,0 | 78,0 | 65,5 | 80,0 |
1956 | 81,0 | 79,0 | 93,0 | 90,0 | 94,5 | 113,0 | 123,0 | 119,5 | 104,5 | 86,5 | 76,0 | 86,5 |
1957 | 91,5 | 83,0 | 106,0 | 102,5 | 104,5 | 127,0 | 133,0 | 134,0 | 117,5 | 100,5 | 85,0 | 96,0 |
1958 | 98,0 | 94,5 | 109,5 | 102,5 | 111,0 | 129,0 | 137,0 | 138,0 | 117,5 | 107,0 | 88,0 | 97,0 |
1959 | 108,0 | 99,0 | 121,0 | 116,0 | 126,0 | 135,5 | 141,0 | 142,0 | 132,0 | 122,0 | 109,5 | 119,5 |
1960 | 124,0 | 115,0 | 125,0 | 130,5 | 135,5 | 140,0 | 144,0 | 143,0 | 139,0 | 130,5 | 114,0 | 128,0 |
Utilizando o Action para efetuar os cálculos obtemos:
Portanto, sob $H_0$ temos $P(H \ge \chi^2_{11, \alpha}) \approx 0$ e rejeitamos a hipótese nula de que não existe sazonalidade determinística.
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