在气候统计讲气候跃变课上提到了Mann-Kendall趋势检验,方法可用于分析中心趋势不稳定的时间序列,基于数据的秩,而不是数据本身。Mann-Kendall趋势检验适用于分析持续增长或下降趋势(单调趋势)的时间序列数据。它是一个非参数检验,适用于所有的分布(即数据不需要满足正态分布的假设),但数据应该没有序列相关性。如果数据具有序列相关
Mann-Kendall检验是一种常用的非参数检验方法,用来检验时间序列数据是否具有趋势性。其原理是通过比较数据中每个点和其后续点的大小关系,来判断数据中是否存在单调上升或单调下降的趋势。Mann-Kendall检验的计算步骤如下: 1.对每个数据点i,计算它后续所有点比它大或比它小的次数S[i]。
其计算公式为: Z=(逆序对数-预期逆序对数)/标准差 预期逆序对数和标准差的计算可以在文献中找到相应的公式。 4.最后,根据统计量Z的值,利用指定的显著性水平,判断是否拒绝原假设。通常,当统计量的绝对值大于临界值时,可以拒绝原假设,认为数据中存在趋势。 Mann-Kendall检验方法的优点在于它不需要对数据的分布进行...
其中,Var(S)\text{Var}(S)Var(S) 是SSS 的方差,其计算公式取决于数据集中是否存在相同的值。 判断趋势显著性: 根据ZZZ 的值,与标准正态分布表进行比较。如果 ∣Z∣|Z|∣Z∣ 大于某一显著性水平(如 0.05 或 0.01)对应的临界值,则拒绝原假设,认为时间序列存在显著趋势。 5. Mann-Kendall 检验的注意事项...
Mann-Kendall(MK)检验Mann-Kendall(MK)检验是一种非参数的时间序列趋势性检验方法,其不需要测量值服从正太分布,不受缺失值和异常值的影响,适用于长时间序列数据的趋势显著检验。其过程如下:对于序列Xt = x1,x2,⋯xn,先确定所有对偶值( xi , xj , j > i )中xi与xj的大小关系(设为S)。做如下假设:H0,...
简介 MK(MANN-KENDALL)是气象学/气候学中经常用来进行突变检验的一种方法，具体方法如下：方法/步骤 1 设原始时间序列为y1，y2，…，yn，mi表示第i个样本yi大于yj（1≤j≤i）的累积数，定义统计量：2 在原序列随机独立等假设下，dk的均值和方差分别为：3 将上面公式的dk标准化，得：4 UFk组成一条UF曲线...
Mann（1945）和Kendall（1975）证明，当n8时，统计量S大致地服从正态分布，其均值为0，方差为：Var(S)n(n1)(2n5)ti(i1)(2i5)i1n (4.4.3)18 ti是第i组的数据点的数目。其中，标准化统计量，按照如下公式计算：ZcS1Var...
非参数的Mann-Kendall检验法广泛应用于水文,气候,化学,矿物成分检验等各个方面。尤其是对气候水文要素时间序列显著性检验,定量反映变化趋势的显著性。 D2=0 D3=COUNTIF(C$2:C2,"<"&C3)-COUNTIF(C$2:C2,">"&C3) D3复制至D4…D13 G3==SUM(D2:D13) G4=A13 G5==(G4*(G4-1)*(2*G4+5)...
计算出Mann-Kendall统计量的标准化值,其计算公式为: 在双边趋势检验中,对于给定的置信水平 (显著性水平) ,若 ,则原假设 是不可接受的,即在置信水平 (显著性检验水平) 上,时间序列数据存在明显的上升或下降趋势。 为正值表示上升趋势,负值表示减少趋势,Z的绝对值在大于等于 ,,时表示分别通过了置信度 ,, 的显...