如何在多个级别上执行曼恩·肯德尔趋势测试

Question

我正在处理气象站的降水量数据。 每个站都有60年的降水数据，有30个站。 我想在每个站上进行Mann Kendall趋势测试，以查看是否有明显的降水趋势。

我试过group_by与summarise来计算曼肯德尔每个站了60年的历程。

这是一个小示例，其中ID是气象站，而prcp是降水。

ID<-c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2)
prcp<-c(2,0,1,4,5,0,2,3,5,6)
df<-cbind(ID,prcp)

mk<-df %>%
  as.data.frame() %>% 
  group_by(ID) %>%
  summarise(prcpmk=MannKendall(prcp))

每次执行此操作时，都会出现以下错误： Column prcpmk must be length 1 (a summary value), not 5

问题的一部分是MannKendall函数返回5个值。 尝试使用group_by时如何仅指定p值？

我想要的是仅具有p值的df：

  ID prcpmk
[1,]  1   0.20
[2,]  2   0.03

Answer 1

谢谢@ A.Suliman，您是对的。

这似乎可行：

ID<-c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2)
prcp<-c(2,0,1,4,5,0,2,3,5,6)
df<-cbind(ID,prcp)

mk<-df %>%
  as.data.frame() %>% 
  group_by(ID) %>%
  summarise(prcpmk=MannKendall(prcp)$sl)

在MannKendall（）之后添加$sl指定p值。 或者，您可以指定tau，Kendall分数（S），S方差的分母（D）（varS）