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…
Mann-Kendall 趋势检验(有时称为 MK 检验)用于分析时间序列数据,以确定持续增加或减少的趋势(单调趋势)。它是一种非参数检验,这意味着它适用于所有分布(即数据不必满足正态性假设),但数据不应具有序列相关性。如果数据具有序列相关性,则可能会影响显著水平(p 值)。 02.pyMannKendall pyMannKendall是用于非参数 M...
pyMannKendall是用于非参数 Mann-Kendall 趋势测试系列的 python 包,本文中使用它实现的MK检验。一维数组的MK检验代码如下所示: importpymannkendallasmkimportnumpyasnp#创建数据data= np.array([34, 33, 29,31,30,39,27, 26, 27, 25, 23, 21, 17, 19, 16, 14, 16, 12, 11, 9, 8])# MK检验m...
Mann-Kendall检验是一种非参数检验(无分布检验),其优点是不要求样本遵从一定的分布,也不受少数异常值的干扰。常用于对降水、径流、气温和水质等要素时间序列变化趋势和突变点分析。 趋势分析 MK检验是检验是否拒绝零假设(null hypothesis:H0),并接受替代假设(alternative hypothesis:H1): H0:没有单调趋势 H1:存在单调...
厉害的算法有很多,但是找到最合适数据情况的算法,才是前期工作中最重要的一步。对于单条时序数据的趋势判断,本文将介绍Mannkendall算法,作为一种非参数统计检验方法, 通过对数据之间的符号差值进行统计分析,可以识别其显著趋势。 使用MK 算法检验时序数据大致趋势时,趋势分为无明显趋势(稳定)、趋势上升、趋势下降。该检...
Mann-Kendall趋势检验怎么做？简介 用R语言计算MK趋势检验的Z值，判断时间序列是否显著上升或下降 工具/原料 R语言 R Studio 方法/步骤 1 第一步：安装读取excel文件包"openxlsx"install.packages("openxlsx")library(openxlsx)2 第二步：载入自己的数据data <- read.xlsx("F:\\你自己数据的路径.xlsx")#查看...
Mann Kendall趋势检验(也称为M-K检验)用于分析某一定量变量随时间持续增加或减少趋势(单调),是一种非参数检验,数据不需要满足正态性假设,但数据应该没有序列相关性,建议的最小测量数至少是8到10。 季节性肯德尔检验(Seasonal Kendall test)是一...
在R语言中，季节性Mann-Kendall趋势检验可以通过trend包中的smk.test函数进行处理。这项任务需要处理从2010年1月至2022年12月的月度栅格数据，文件格式如pre_ 2001001.tif，数据存储在F:\try目录下，结果将保存在F:\change。sen+mk分析利用terra包的sea.sens.slope和sens.slope函数进行，sea.sens.slope...
Mann-Kendall 趋势检验用于确定时间序列数据中是否存在趋势。这是一个非参数测试,这意味着没有对数据的正态性做出基本假设。 使用mk.original_test() 函数的 Mann-Kendall 趋势测试 在这种方法中,mk.original_test() 函数带有来自 pymannkendall 库的所需参数,以在 python 编程语言中对给定数据进行 Mann-Kendall ...