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Mann-Kendall变异分析的Matlab代码。

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简介：
通过MATLAB编码实现了一套完整的m-k突变分析流程，并具备了生成图表的功能。生成的图像可以直接在MATLAB环境中进行自定义编辑和调整，以满足不同的分析需求。

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  • MATLAB中的Mann-Kendall突变分析代码
    优质
    本代码实现基于MATLAB的Mann-Kendall检验，用于时间序列数据的突变点检测和趋势分析，适用于环境科学、气候研究等领域。 用MATLAB编码实现完整的m-k突变分析，并支持生成图表。图像可以在MATLAB中自行编辑。
     
  • Mann-Kendall趋势分析Matlab代码.rar
    优质
    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。
     
  • 基于MATLAB的Mann-Kendall突变分析实现
    优质
    本研究利用MATLAB编程实现了Mann-Kendall检验方法在数据分析中的应用，专注于检测时间序列数据中是否存在单调趋势或突变点。通过该工具，可以有效地识别环境科学、气象学等领域内长期观测数据的变化模式和转折点，为科学研究提供有力支持。 在MATLAB中实现Mann-Kendall突变分析的方法是通过修改路径后可以直接生成图表。
     
  • Mann-Kendall突变点分析检测
    优质
    简介：Mann-Kendall突变点分析是一种用于识别时间序列数据中趋势变化和不连续性的统计方法，广泛应用于环境科学、气候研究等领域。 使用MATLAB进行Mann-Kendall突变点检测及绘图的方法是：打开.m文件并结合手中的待检测数据在软件中运行。欢迎各位学习交流。
     
  • 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分析方法
    优质
    Mann-Kendall分析法是一种非参数统计方法，用于检测时间序列数据中是否存在单调趋势，广泛应用于环境科学、气象学等领域。 对数据进行变异诊断。
     
  • Matlab中的Mann-Kendall突变检验函数代码
    优质
    本资源提供了一个用于执行Mann-Kendall突变检验的MATLAB函数代码。该工具箱适用于数据分析和时间序列研究，帮助用户检测数据序列中是否存在趋势变化点。 mk(array, time, alpha, drawing) %突变检验函数，程序经过调试，运行结果正确。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 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。