Teste de Corridas (Wald-Wolfowitz)
Calcula o teste de corridas de Wald-Wolfowitz, que verifica se uma sequência de dois valores é aleatória ou se tem padrão. Uma corrida é um trecho de valores iguais consecutivos; pouquíssimas corridas indicam agrupamento (tendência), e corridas demais indicam alternância sistemática. Comparando o número observado de corridas com o esperado sob aleatoriedade, a estatística z revela se a ordem dos dados é compatível com puro acaso. É útil para checar resíduos, séries temporais e geradores de números. Informe a sequência com dois símbolos distintos.
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Teste de Corridas (Wald-Wolfowitz)
Calcula o teste de corridas de Wald-Wolfowitz, que verifica se uma sequência de dois valores é aleatória ou se tem padrão. Uma corrida é um trecho de valores iguais consecutivos; pouquíssimas corridas indicam agrupamento (tendência), e corridas demais indicam alternância sistemática. Comparando o número observado de corridas com o esperado sob aleatoriedade, a estatística z revela se a ordem dos dados é compatível com puro acaso. É útil para checar resíduos, séries temporais e geradores de números. Informe a sequência com dois símbolos distintos.
A sequência é aleatória ou tem padrão escondido?
Olhe para uma sequência de altos e baixos, acertos e erros, caras e coroas. Ela parece aleatória? O olho humano é péssimo nisso: tende a ver padrões onde não há e a achar aleatório o que é regular. O teste de corridas de Wald-Wolfowitz dá um veredito objetivo, contando uma coisa simples — quantos blocos de valores iguais consecutivos a sequência tem.
Cada bloco de valores idênticos seguidos é uma corrida. Numa sequência aleatória, existe um número esperado de corridas que depende de quantos elementos há de cada tipo. Corridas de menos sugerem agrupamento, como uma maré que sobe e fica em cima por muito tempo; corridas demais sugerem alternância forçada. A estatística z mede o quanto o número observado de corridas foge desse esperado.
Informe a sequência usando dois símbolos distintos, separados por vírgula ou espaço — por exemplo, uns e zeros, ou as letras A e B. A ferramenta conta as corridas, identifica quantos elementos há de cada tipo e devolve a estatística z. É um teste clássico para verificar a aleatoriedade de resíduos de regressão, séries temporais e saídas de geradores de números.
Ferramentas Relacionadas
Teste de Kolmogorov-Smirnov (Duas Amostras)
Calcula o teste de Kolmogorov-Smirnov para duas amostras, que verifica se elas vêm da mesma distribuição — sem supor qual seja essa distribuição. Ele compara as funções de distribuição acumulada empíricas das duas amostras e toma a maior distância vertical entre elas, a estatística D. Diferente do teste t, que só compara médias, o KS é sensível a qualquer diferença de forma, dispersão ou posição. Informe as duas amostras de valores.
Teste H de Kruskal-Wallis
Calcula o teste H de Kruskal-Wallis, a versão não paramétrica da ANOVA para comparar três ou mais grupos independentes. Assim como o Mann-Whitney faz para dois grupos, ele trabalha com as posições (ranks) dos dados em vez dos valores brutos, dispensando a suposição de normalidade. A estatística H segue aproximadamente uma distribuição qui-quadrado. É a escolha quando os dados são ordinais ou claramente não normais. Informe os grupos: valores por vírgula, grupos por ponto e vírgula.
Teste de Wilcoxon (Postos Sinalizados)
Calcula o teste de Wilcoxon dos postos sinalizados, a alternativa não paramétrica ao teste t pareado. Quando você mede os mesmos indivíduos duas vezes — antes e depois de um tratamento — e os dados não seguem distribuição normal, este é o teste indicado. Ele trabalha com as diferenças entre os pares: ordena os módulos dessas diferenças, atribui postos e soma separadamente os postos das diferenças positivas e negativas. A ferramenta calcula W+, W− e a aproximação normal z, já com correção para empates. Informe as duas séries pareadas.
Teste de Friedman
Calcula o teste de Friedman, a versão não paramétrica da ANOVA de medidas repetidas. Ele é usado quando os mesmos sujeitos (ou blocos) passam por três ou mais condições e você quer saber se as condições diferem, sem assumir normalidade. Dentro de cada bloco, os tratamentos são ordenados por postos; se um tratamento for consistentemente melhor, ele acumulará postos baixos em todos os blocos, e a estatística qui-quadrado de Friedman crescerá. Informe os blocos: tratamentos separados por vírgula, blocos por ponto e vírgula.
Teste do Sinal (Pareado)
Calcula o teste do sinal, o teste pareado mais simples e robusto de todos. Ele ignora completamente a magnitude das diferenças entre os pares e olha apenas para o sinal: quantas vezes o valor subiu e quantas vezes desceu. Sob a hipótese de não haver efeito, subidas e descidas deveriam se equilibrar, como cara e coroa, e o valor-p sai direto de uma distribuição binomial. Por usar tão pouca informação, é menos potente que o Wilcoxon, mas quase não faz suposições. Informe as duas séries pareadas.
Teste de Tendência de Mann-Kendall
Calcula o teste de Mann-Kendall, usado para detectar tendência monotônica (de alta ou de baixa) numa série temporal sem assumir que os dados são normais ou que a tendência é linear. Ele soma os sinais de todas as comparações par a par entre os valores: se a série tende a subir ao longo do tempo, predominam os sinais positivos. É muito usado em hidrologia, climatologia e meio ambiente para avaliar tendências em séries longas. A estatística S vira um z pela aproximação normal, com correção de empates. Informe a série em ordem cronológica.
Os resultados desta ferramenta têm caráter apenas informativo e educativo e não constituem aconselhamento profissional, financeiro, médico, jurídico, tributário ou contábil. Confirme decisões importantes com um profissional qualificado e fontes oficiais.