intercept:截距 03.时间序列栅格数据MK检验 importglobimportosimportnumpyasnpimportrasterioasrioimportpymannkendallasmk# MK检验defapply_mk_func(arr):iflen(arr)>1andnotnp.any(np.isnan(arr)):trend,h,p,z,Tau,s,var_s,slope,intercept=mk.original_test(arr)# 将趋势increasing, decreasing , no trend...
03.时间序列栅格数据MK检验 importglobimportosimportnumpyasnpimportrasterioasrioimportpymannkendallasmk# MK检验defapply_mk_func(arr):iflen(arr) >1andnotnp.any(np.isnan(arr)): trend, h, p, z, Tau, s, var_s, slope, intercept = mk.original_test(arr)# 将趋势increasing, decreasing , no ...
接下来,我们可以使用如下代码进行MK突变点检测: importnumpyasnpimportpymannkendallasmkimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成示例数据np.random.seed(0)data1=np.random.normal(0,1,50)data2=np.random.normal(5,1,50)data=np.concatenate([data1,data2])# 进行Mann-Kendall检验result=mk.original_test(data)# ...
import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt df = pd.read_excel("PDtest1.xlsx") # 获取数据 x = df['year'] y = df['data_max'] n = len(y) 执行MK算法 # 正序计算 # 定义累计量序列Sk,长度n,初始值为0 Sk = np.zeros(n) UFk = np.zeros(n) # ...
气象水文突变检验中MK方法如何实现? Pettitt突变点检测在Python中的代码示例有哪些? BUT突变检测适用于哪些气象水文数据? 来源:气象水文科研猫 1.Mann-Kendall突变点检测: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 # Mann-Kendall突变点检测 # 数据序列y # 结果序列UF,UB #--- import numpy ...
在Python中,mk趋势检验可以使用mktest包来实现。该包中包含了计算mk趋势检验的各种参数,包括趋势检验统计量的计算、显著性水平的设定等。具体参数包括:数据序列、显著性水平、趋势类型等。 三、mk趋势检验参数的作用 1. 确定趋势类型 通过设置趋势类型参数,可以确定要检验的时间序列数据中的趋势类型,比如是线性趋势、...
MK检验:时间序列进行检测,并找出突变点,本文参考网上的matlab程序改写为python代码如下: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #读取时间序列数据 data = pd.read_csv
(一)关于MK检验 降雨、径流分析采用非参数检验方法曼-肯德尔法(Mann-Kendall)检验法来检测泾河合水川流域降水的长期变化趋势和突变情况。在时间序列趋势分析中,Mann-Kendall检验方法,最初由Mann和Kendall提出,许多学者不断应用Mann-Kendall方法分析降水、径流、气温和水质等要素时间序列趋势变化[6-7]。Mann-Kendall检验不...
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,序列中的数据随机排列,...