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多维有序聚类分析、PETTITT突变检验、Penman蒸发公式以及累计距平检验的matlab源码包。

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简介：
通过运用有序聚类分析以及多维PETTITT突变检验，可以对数据进行深入的探索与评估。同时，结合penman蒸发公式和累计距平检验，为结果的验证提供了更为全面的依据。该资源包含matlab源码，便于用户直接应用和进一步研究。

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  • 有序聚类分析与多维PETTITT突变检验及Penman蒸发公式累计距平检验的MATLAB源码.zip
    优质
    本资源提供有序聚类分析、多维Pettitt突变检验以及基于Penman公式的蒸发量偏差检测的MATLAB代码，适用于气候变化和水资源研究。 有序聚类分析（多维）、PETTITT突变检验、Penman蒸发公式以及累计距平检验的MATLAB源码。
     
  • 基于Matlab的Pettitt突变检验方法
    优质
    本研究介绍了基于MATLAB编程环境实现的Pettitt突变检测算法，为数据分析提供了一种有效的非参数统计方法，便于识别时间序列中的结构变化点。 用于检测时间序列中的突变点，并返回突变发生的时间。
     
  • MK突变检验及数据分析_MK突变检验_时序数据处理
    优质
    本课程聚焦于MK突变检验及其在时序数据分析中的应用，涵盖突变检测方法、统计模型构建以及编程实现等核心内容。 针对遥感长时序数据进行MK突变点检验，并在MATLAB中生成折线图，这种方法经过亲测是可行的。
     
  • MK检验程序_MK检验的Matlab代码_ MK突变检验
    优质
    本段介绍了一种用于数据分析和气候变化研究中的趋势检测工具——MK检验及其对应的Matlab实现代码。该方法能够有效地识别数据序列中是否存在单调性变化，并广泛应用于环境科学领域，帮助科研人员深入理解长期观测数据的趋势与突变点。 MK检验的代码用于突变检验，但不涉及趋势检验。
     
  • PETTITT突变检测及绘图在MATLAB中的应用
    优质
    本文介绍了如何利用MATLAB进行Pettitt突变检测及其结果可视化的方法，为数据分析提供了一个高效的工具。 pettit突变检测算法的MATLAB实现包括了突变点检测与图形绘制功能。下载后，在MATLAB中设置路径，并将数据保存为两列的Excel文件并放置在代码所在的目录下，然后修改runpettitt_changeplot.m中的文件名称以运行程序。请注意：p值部分需用户自行查找资料进行验证，作者不承担使用该代码可能引发的责任。
     
  • MATLAB中的MK突变检验
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境下进行MK（Mann-Kendall）突变检验的方法和步骤，分析数据序列的趋势变化及突变点。 这段文字可以改为：用于检测时间序列的突变性。将文件名改成英文，并修改路径以便直接运行。
     
  • MK趋势检验_突变检验_MK检验
    优质
    MK趋势检验，又称Mann-Whitney-Kendall检验或简单称作MK检验，是一种用于分析时间序列数据中是否存在单调性变化（如增加或减少）的非参数统计方法。该方法特别适用于气候、水文等领域突变点检测与长期趋势评估。 实现MK突变检验的代码包含两个文件，具体功能详见每个脚本的内容。
     
  • MATLAB中的MK突变检验代码
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    本段代码用于执行MATLAB环境下的MK（Martinussen-Karalis）突变检验，适用于遗传学数据分析，帮助研究者检测选择性清除或正向选择事件。 MK突变检验的代码可以在MATLAB中直接运行。只需修改读取excel的部分即可。
     
  • Pettitt检验的MATLAB实现代码.rar_Pettitt检验_MATLAB实现_pettitt_pettitt检测
    优质
    本资源提供Pettitt非参数趋势检测方法在MATLAB中的实现代码。适用于环境科学、水文学等领域，帮助用户识别时间序列数据中的突变点。 使用MATLAB语言编程实现Pettitt检验的方法涉及编写特定的代码来执行统计分析中的这个非参数方法。此过程通常包括数据预处理、计算累积量以及确定突变点等步骤，以检测时间序列中是否存在变化时刻。通过在MATLAB环境中实施这些算法，可以有效地识别和评估环境科学或工程应用等领域内的时间序列数据的变化情况。
     
  • MATLAB突变检测（含滑动t、滑动fMK及Pettitt检测等）.zip
    优质
    本资源提供了一套用于在MATLAB中执行突变检测的工具包，包括滑动t检验、滑动Friedman-Moses秩和检验(Kendall版本)以及Pettitt非参数突变点检测方法。 突变检测法在水文领域用于长时间序列变化的检测非常普遍，在其他领域也广泛应用。最近在我的毕业设计中使用了这种方法来计算熵值突变点，并应用了Pettitt检验方法。使用过程中，只需将程序中的表名修改为相应的文件名称即可；同时确保数据表格和程序放在同一目录下运行，希望这能对大家有所帮助。