本文简要介绍 python 语言中 scipy.stats.theilslopes 的用法。 用法: scipy.stats.theilslopes(y, x=None, alpha=0.95, method='separate')# 计算一组点 (x, y) 的 Theil-Sen 估计量。 theilslopes 实现了稳健线性回归的方法。它将斜率计算为配对值之间所有斜率的中值。 参数 :: y: array_like 因变量。
print(result.slope) 或者 trend, h, p, z, Tau, s, var_s, slope, intercept = mk.original_test(data) 输出的内容解释: 输出包含了Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall检验的内容。 也可以自定义函数: from __future__ import division import numpy as np import pandas as pd from scipy import...
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回归使用了一种称为中位数斜率的统计量来进行参数估计,从而提高回归模型的鲁棒性。 Theil-Sen回归的步骤如下: 对于给定的自变量和因变量数据,计算所有点对(两两数据点)的斜率。 然后找出所有斜...
在Python中，Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析是两种常见的数据分析工具，它们常用于探究长期数据集如多年NPP或NDVI的趋势。Theil-Sen斜率估计是一种非参数回归方法，通过计算所有数据点对斜率的中位数，提供对趋势斜率的稳健估计，特别适合处理包含异常值的数据，因为它使用的是中位数而非均值...
R语言中的Theil-Sen回归分析 原文链接:http://tecdat.cn/?p=10080 Theil-Sen估计器是一种在社会科学中不常用 的简单线性回归估计器 。三个步骤: 在数据中所有点之间绘制一条线 计算每条线的斜率 中位数斜率是 回归斜率 用这种方法计算斜率非常可靠。当误差呈正态分布且没有异常值时,斜率与OLS非常相似。
Theilslopes calculates the median intercept using the calculated theilslope estimate and the median x and median y values as: np.median(y) - medslope * np.median(x). This can produce an incorrect intercept when there is a gap in the midd...
print(result.slope) 或者 trend, h, p, z, Tau, s, var_s, slope, intercept = mk.original_test(data) 输出的内容解释: 输出包含了Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall检验的内容。 也可以自定义函数: from __future__ import division