1.Theil-Sen Median方法又被称为 Sen 斜率估计,是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高,对于测量误差和离群数据不敏感,常被用于长时间序列数据的趋势分析中。对于后续代码计算结果中的slope.tif解读,当slope大于0表示随时间序列呈现上升趋势;slope小于0表示随时间序列呈现下降趋势。 2.Mann-Kendall...
Theil-Sen 趋势分析可用于判断时间序列数据中是否存在趋势,以及趋势的方向和强度。 Theil-Sen 趋势分析可用于计算时间序列 xt的变化趋势,且不受时间序列缺失值和数据分布形态的影响 2.Mann-Kendall 检验: Mann-Kendall 检验是一种非参数统计检验方法,用于检测时间序列数据中的趋势的存在性。它基于观察到的数据序列的秩...
这种方法计算效率高,对测量误差和离群数据不敏感,常用于长时间序列数据的趋势分析。在后续代码计算结果中,slope.tif文件的解读如下:当slope大于0时,表示时间序列呈现上升趋势;当slope小于0时,表示时间序列呈现下降趋势。2. Mann-Kendall是一种非参数统计检验方法,最初由Mann在1945年提出,后由Kendall和Sneyers进一步完善...
本教程还显示 估计 Mann-Kendall 检验统计量的方差,Mann Kendall 检验统计量是 检验是否存在任何趋势,以及统计量的 P 值(假设 正态分布)。 重要提示:此处介绍的方法 适用于评估单调趋势(即没有季节性的数据) 在离散数据中(即非浮点)。此外,如果应用 本教程中的方法对新数据(即地区、时间范围、来源)可以 需要调...
介绍一下Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析,这两种方法经常结合使用,前者用于估计趋势的斜率,后者用于检验趋势的显著性。如多年NPP或者NDVI的趋势分析。 Theil-Sen斜率估计Theil-Sen回归是一种鲁棒线性回归方法,用于减小异常值对拟合结果的影响。与最小二乘法和一些其他回归方法不同,Theil-Sen回归使用了一...
简介:Sen's Slope估计器和Mann-Kendall趋势检验的结合,为遥感数据的长期趋势分析提供了一个强大的工具。Sen's Slope对异常值不敏感,而Mann-Kendall则能确定趋势的显著性和方向。在遥感数据的处理和分析中,正确应用这两种方法能够有效地挖掘出数据背后的环境和气候变化信息,对于科学研究和决策支持都具有重要价值。
s 斜率估计与 M ann‐Kendall 法在设备运行趋势分析中的应用汪 攀 ,刘毅敏(武汉科技大学信息科学与工程学院 , 湖北 武汉 ,430081)摘要 : 基于某企业设备运行时轴承状态自上次检修以来的历史数据 , 采用 Sen’s 斜率估计与 Mann‐Kendall 检验相结合的方法对其运行趋势进行分析 , 并与一元线性回归法分析结果相...
1.2 Mann-Kendall方法 2 Python实现Sen+mk 2.1 代码(作者实现,推荐使用) 2.2 另外版本 3 最终结果 3.1 对slope.tif以及z.tif进行重分类 3.2 对分类结果相乘 3.3 最终结果Python代码实现 前言:主要使用Python完成遥感时间序列数据趋势分析Sen+mk,得到slope、trend、p、s、tau、z指标。
验相结合的方法对其运行趋势进行分析,并与一元线性回归法分析结果相比较。结果表明,Sen’s斜率估计 与Mann-Kendall法相结合,适用于设备运行状态的趋势分析,可在基于状态监测的预防性维修工作中推广应用。 关键词:设备检修;预防性维修;状态监测; Sen ’ s斜率估计; ...
趋势分析是寻找感兴趣的东西正在增加的地方,或者 减少多少。更具体地说,本教程演示了 使用非参数 Mann-Kendall 检测影像中的单调趋势 测试是否存在增加或减少的趋势以及 Sen 的斜率 量化趋势的幅度(如果存在)。本教程还显示 估计 Mann-Kendall 检验统计量的方差,Mann Kendall 检验统计量是 检验是否存在任何趋势,以及...