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...
一般来说,可以根据Theil-Sen Median计算出的β值和Mann-Kendall计算出的Z值进行趋势分类 在Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析:以多年NPP数据为例这篇博客中提到了具体的分类表如下: 代码思路 我这里有2000-2022年的NDVI的tif文件,可以参考我这篇博客获取NDVI数据GEE平台获取指定区域DEM。我将这些文件命...
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...
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...
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...
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...