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Estimador de Theil-Sen (Regressão Robusta)

Calcula a reta de Theil-Sen, uma alternativa robusta aos mínimos quadrados para ajustar uma tendência linear. Em vez de minimizar erros quadráticos (o que torna a reta clássica muito sensível a outliers), ele toma a mediana de todas as inclinações entre pares de pontos. Por usar a mediana, tolera até cerca de 29% de pontos discrepantes sem se deixar arrastar. É o par natural do teste de Mann-Kendall para quantificar a tendência detectada. Informe os valores de X e Y.

Resultado

Estimador de Theil-Sen (Regressão Robusta)

Calcula a reta de Theil-Sen, uma alternativa robusta aos mínimos quadrados para ajustar uma tendência linear. Em vez de minimizar erros quadráticos (o que torna a reta clássica muito sensível a outliers), ele toma a mediana de todas as inclinações entre pares de pontos. Por usar a mediana, tolera até cerca de 29% de pontos discrepantes sem se deixar arrastar. É o par natural do teste de Mann-Kendall para quantificar a tendência detectada. Informe os valores de X e Y.

A inclinação que os outliers não conseguem sequestrar

A regressão por mínimos quadrados tem um calcanhar de aquiles: como ela minimiza erros ao quadrado, um único ponto muito fora da curva pode entortar toda a reta. Em dados reais, cheios de medições suspeitas, isso é um risco constante. O estimador de Theil-Sen oferece uma alternativa que praticamente ignora os pontos discrepantes.

A receita é desarmante de simples. Para cada par de pontos, calcula-se a inclinação da reta que os une. Com muitos pontos, isso gera um monte de inclinações; a estimativa de Theil-Sen é simplesmente a mediana de todas elas. Como a mediana não se abala com valores extremos, a reta resultante suporta que quase um terço dos dados sejam outliers sem perder o rumo. O intercepto sai pela mediana dos resíduos correspondentes.

Informe os valores de X e Y em duas listas. A ferramenta devolve a inclinação e o intercepto da reta de Theil-Sen. É a escolha certa quando você desconfia da qualidade de alguns pontos, ou quando quer quantificar a magnitude de uma tendência que o teste de Mann-Kendall já apontou como significativa.

Ferramentas Relacionadas

🎯

Estimador de Hodges-Lehmann

Calcula o estimador de Hodges-Lehmann da localização de uma amostra, uma alternativa robusta tanto à média quanto à mediana. Ele é definido como a mediana de todas as médias par a par (as chamadas médias de Walsh) entre os valores, incluindo cada valor com ele mesmo. O resultado combina a resistência da mediana a outliers com uma eficiência maior quando os dados são quase normais. É o estimador associado ao teste de Wilcoxon dos postos sinalizados. Informe a amostra de valores.

🚨

Detecção de Outliers (IQR)

Detecta outliers usando a regra do IQR: valores fora de [Q1 − 1.5·IQR, Q3 + 1.5·IQR] são considerados anômalos.

📈

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.

📦

Mediana e Quartis

Calcula min, Q1, mediana, Q3 e max de uma lista de números (interpolação linear). Útil para boxplot.

📐

Teste de Bartlett (Igualdade de Variâncias)

Calcula o teste de Bartlett, o teste clássico para verificar se vários grupos têm a mesma variância. Ele compara a variância combinada de todos os grupos com as variâncias individuais por meio de uma estatística que segue aproximadamente uma qui-quadrado, com uma correção de viés que melhora a aproximação em amostras pequenas. É mais potente que o teste de Levene quando os dados são realmente normais, porém mais sensível a desvios da normalidade. Informe os grupos: valores por vírgula, grupos por ponto e vírgula.

📊

Coeficiente de Correlação (Pearson)

Calcula o coeficiente de correlação de Pearson r entre duas listas numéricas X e Y de mesmo tamanho.

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.