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Matlab编写的Mann-Kendall趋势检验程序。

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简介：
Mann-Kendall趋势检验法被应用于评估时间序列数据是否存在显著的趋势性特征。该程序已经通过严格的调试过程，以确保其结果的准确性和可靠性。

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  • Matlab中的Mann-Kendall趋势检验程序代码
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    本资源提供了一段用于执行Mann-Kendall趋势检验的MATLAB程序代码。该代码帮助用户分析时间序列数据中是否存在单调趋势，并计算统计显著性，适用于环境科学、水文学和经济学等领域的数据分析。 Mann-Kendall趋势检验法用于检测时间序列的趋势性。经过调试，程序确保正确运行。
     
  • 基于Matlab的Mann-Kendall趋势分析程序
    优质
    本程序利用Matlab开发，实现Mann-Kendall检验法，用于时间序列数据的趋势检测与分析，适用于环境科学、水文气象等领域研究。 Mann-Kendall趋势分析的Matlab程序可以用于检测时间序列数据中的单调趋势。这种统计方法在环境科学、气候研究等领域应用广泛，能够帮助研究人员识别变量随时间变化的趋势是否存在显著性。编写此类程序时需要确保算法正确实现检验统计量以及相应的置信区间计算，并考虑如何处理缺失值和季节性影响等问题以提高分析结果的可靠性。
     
  • Mann-Kendall趋势分析的Matlab算法程序
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    本资源提供了一套基于Matlab实现的Mann-Kendall非参数统计检验方法的代码，用于检测时间序列数据中的单调趋势。适用于环境科学、气象学等领域数据分析。 Mann-Kendall非参数检验法适用于任何分布形式的时间序列，并且不受少数异常值的影响，因此在水文气象序列的趋势分析中被广泛应用。本程序可以自动计算时间序列的变化趋势。
     
  • Mann-Kendall趋势分析Matlab代码.rar
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    该资源为用于执行Mann-Kendall趋势检验的Matlab代码包，适用于数据分析和气候研究等领域，帮助用户快速判断时间序列数据的趋势变化。 Mann-Kendall趋势检验法的Matlab代码用于检验时间序列的趋势性。程序经过调试，确保正确运行。
     
  • Mann-Kendall (MK) 趋势分析代码.py
    优质
    本Python脚本实现Mann-Kendall检验，用于检测时间序列数据中的趋势方向和显著性，适用于环境科学、气象学等领域数据分析。 MK趋势检验代码可用于计算水文或气象序列的趋势，并判断趋势的显著性。只需安装Python3以及numpy库即可使用此代码进行计算，在test数组中输入自己的数据序列即可。若有疑问，可以私下联系我。有关该主题的文章可在相关平台查阅。欢迎下载并使用此工具。
     
  • Mann-Kendall趋势分析.m文件.zip
    优质
    本资源提供了一个用于执行Mann-Kendall非参数统计测试的MATLAB脚本（.m文件），用于检测时间序列数据中的趋势变化。包含示例代码和使用说明，便于数据分析与研究。 Mann-Kendall的代码全集可用于对生态足迹时间序列进行趋势性检验分析。由于它在地理统计分析中的高效性和准确性，能够快速得出结果，并且不受少数异常值的影响，适用于类型变量和顺序变量，具有很强的应用性，使庞大而复杂的统计分析工作变得简单易行。
     
  • Mann-Kendall检验的Matlab程序代码文档.doc
    优质
    这份文档提供了详细的Matlab程序代码，用于执行Mann-Kendall检验，一种分析时间序列数据趋势的有效统计方法。 Mann-Kendall检验的Matlab程序代码，Mann-Kendall检验的Matlab程序代码，Mann-Kendall检验的Matlab程序代码，Mann-Kendall检验的Matlab程序代码。
     
  • 基于Matlab的Mann-Kendall突变检测程序
    优质
    本程序利用Matlab实现Mann-Kendall检验算法，用于分析时间序列数据中的趋势和突变点，适用于环境科学、气象学等领域。 Mann-Kendall测试常用于气候变化趋势分析研究。该程序实现了MK的突变检测，并使用Matlab编写。已将程序保存为.m文件，使用前请按照程序中的说明准备好相应的输入文件。算法经过验证是正确的。
     
  • 增强型Mann-Kendall Tau-b with Sens 方法：非参数趋势检验详解，包含...
    优质
    本文章深入解析增强型Mann-Kendall Tau-b with Sens方法，一种用于检测数据序列中非参数趋势的有效工具。通过详细说明其原理和应用案例，帮助读者掌握该方法的使用技巧及注意事项。 Mann-Kendall Tau非参数函数用于计算表示等距数据趋势强度和方向的系数。虽然无需统计工具箱即可计算Tau值，但需要它来测试显著性。此函数将计算Tau-a和Tau-b，重要性和各种支持统计数据，并采用非参数斜率方法：Sens方法。 注意：仅在此功能中需使用统计工具箱以进行显著性测试；除此之外只需Matlab本身便足够了。增强的功能包括现在支持季节性Kendall趋势测试（sktt.m），允许在同一时间索引中有多个观察值，为Sens斜率添加置信区间，并可开启或关闭绘图功能。 第二个增强是：此函数可以检测并报告数据中的异常趋势情况，参考信息在该函数的注释中。鉴于现代计算机的速度，在某些计算上避免使用Matlab循环已不像过去那么重要了；但是编写无循环代码是一种优雅的形式，可能被一些人所欣赏。因此这个函数是在没有任何循环的情况下编写的。
     
  • Mann-Kendall检测法
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    Mann-Kendall检测法是一种非参数统计方法，用于分析时间序列数据中是否存在单调趋势，广泛应用于环境科学和水文学等领域。 M-K检验在Matlab中的程序通常用于计算趋势，并且假设这些趋势符合正态分布。2.5%和97.5%的分位点分别为-1.96和1.96。当Z值大于1.96时，表示存在显著上升的趋势；若Z值小于-1.96，则表明有明显的下降趋势；而如果Z值在0到1.96之间，则说明虽有上升但不明显；反之，若Z值介于-1.96和0之间则意味着虽然有所下降但并不显著。