使用R语言trend包中的smk.test函数可以实现。 (这份代码有一定时间了,哈哈哈哈) 情况说明 使用R语言完成sen+mk趋势检验,使用terra包进行栅格计算,利用trend包smk.test(Seasonal Mann-Kendall Trend Test)、sea.sens.slope (Seasonal Sen’s Slope)函数进行sen+mk计算。所需处理栅格所在路径为F:\try,结果栅格储存路...
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...
加载数据,本文的数据存储在当前目录下的test.txt文件中,所以使用read.table命令进行读取。 data <- read.table("./test.txt", sep="\t", header=TRUE, row.names="day") Step3 使用mk.test()进行趋势检验。 mk.test(data$temperature, continuity = TRUE) 结果解读 检验的结果 我们主要关注z值以及p值。
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...
可以使用R包“trend”中的mk.test()函数实现Mann-Kendall趋势检验。 收集到1871-1970年尼罗河年流量测量,单位为10^8 m^3,数据集名称为Nile,试分析该时间序列是否存在某种趋势。 从时间序列图上看,好像前一段有一点下降趋势,但后半段相对平稳,可能还有些微弱抬升。
R语言中的trend包 mk.test()
Mann-Kendall趋势检验法是对于一组数据(一般是时间序列数据),识别其一系列趋势的非参数检验方法,例如是否逐年下降或上升趋势,也可以适用周期性趋势。可以使用R包“trend”中的mk.test()函数实现Mann-Kendall趋势检验。收集到1871-1970年尼罗河年流量测量,单位为10^8 m^3,数据集名称为Nile,试分析该时间序列是否存在...