수질 변화에 대한 비모수적 검정

최근에 수질 변화에 대한 여러 비모수적 검정 방법이 제안되었습니다. 이러한 검정 방법은 고전적인 모수적 방법의 가정(즉, 정규성, 선형성, 독립성)이 일반적인 수질 데이터에 의해 보통 충족되지 않기 때문에 개발되었습니다. 결측치, 검열된 데이터 및 계절성과 같은 데이터의 추가적인 특이점은 분석 문제를 복잡하게 만듭니다. 비모수적 방법은 더 유연하며 이러한 문제를 더 쉽게 처리할 수 있습니다. 그러나 다양한 비모수적 절차의 상대적인 파워에 대한 정보는 수문학 문헌에 보고되지 않았습니다. 이러한 이유로 두 가지 절차 클래스, 즉 블록 내 방법(각 블록이나 계절에 대해 통계량(예: Kendall의 타우)을 계산하고 이를 합산하여 단일 총계 통계량을 생성하는 절차)과 정렬 순위 방법(각 데이터에서 블록 효과를 제거하고, 블록별로 데이터를 합산한 다음 이들 합계를 기반으로 통계량을 생성하는 절차)을 자세히 검토합니다. 통계 문헌의 결과는 정렬 순위 방법이 블록 내 방법보다 점근적으로 더 강력하다는 것을 보여줍니다. 반대로 블록 내 방법은 더 적응력이 뛰어납니다. 트렌드-계절 또는 트렌드-사이트 상호작용을 포함하는 다중 스테이션 설계 및 모델을 포함한 더 일반적인 모델을 분석하기 위한 절차가 Kendall의 타우와 블록 내 방법을 사용하여 개발됩니다. 마지막으로, 결측값과 계절당 여러 값을 포함하는 데이터 세트의 분석에 대한 몇 가지 권장 사항이 제시됩니다.