Theil-Sen Median方法，也称为Sen斜率估计，是一种稳健的非参数统计方法，它对测量误差和离群数据不敏感...
趋势显著性的判断方法如下: 不过也经常以Z=1.96为界限: 显著水平通常为0.05 Z的绝对值大于1.96为显著 Z的绝对值小于1.96为不显著 下面介绍如何使用python实现: 使用python进行Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall检验主要用到了pymannkendall包,pymannkendall包的安装如下vb.net教程C#教程python教程: pymannkendall...
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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...
经过遥感数据的预处理,对EVI时间序列数据进行重建(S-G滤波、AG拟合和D-L拟合)和结果评价,利用时序分析方法(Theil-Sen Median趋势分析法、Mann-Kendall检验法、... 宁佐荣 - 西南大学 被引量: 4发表: 2014年 基于Landsat的重庆市生态环境质量动态监测及其时空格局演变分析 并采用Sen(Theil-Sen median)趋势分析法...
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...