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基于Matlab的Pettitt突变检验方法

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简介：
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。

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  • 基于Matlab的Pettitt突变检验方法
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    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。
     
  • 基于NCL的Mann-Kendall突变检验方法
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    本研究提出了一种基于NCL语言实现的Mann-Kendall突变检验方法，旨在提高气候变化趋势分析中的检测效率和准确性。 使用NCL进行Mann-Kendall突变检验涉及在气候数据分析中应用统计方法来识别数据序列中的趋势变化点。这种方法能够帮助研究人员了解环境变量随时间的变化模式，并评估这些变化是否具有统计显著性。 NCL（NCAR Command Language）是一种强大的脚本语言，专门用于处理和可视化地球科学领域的大量数据集。通过使用Mann-Kendall检验，研究者可以在没有假设数据分布的情况下检测到序列的趋势是否存在单调增加或减少的倾向。 在进行突变检验时，首先需要准备时间序列的数据集合；接着利用NCL内置的相关函数执行Mann-Kendall统计测试以确定是否存在显著趋势。一旦确认存在趋势，则进一步应用该语言中的额外功能来定位可能发生的任何变化点的时间位置和强度程度。 整个分析流程依赖于对数据集的深入理解以及熟练掌握NCL编程技巧，从而能够准确地识别环境参数随时间的变化情况及其潜在原因。
     
  • PETTITT突变检测及绘图在MATLAB中的应用
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    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。
     
  • Pettitt突变检测原始文献：非参数变化点分析方法
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    本文为Pettitt提出的突变检测方法的原始文献，介绍了一种用于识别时间序列数据中非参数变化点的有效技术。该方法在环境科学等领域广泛应用。 文档为 Pettitt 突变检测算法的原始资料，来源于国外大学图书馆的公开资源，Pettitt 算法用户可以下载参考。积分由系统设置。
     
  • MATLAB突变检测（含滑动t、滑动fMK及Pettitt检测等）.zip
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    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。
     
  • MATLAB中的MK突变检验
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    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趋势与突变检验方法
    优质
    《MK趋势与突变检验方法》一书专注于讲解Mann Kendall（MK）统计测试及其在环境科学中识别数据序列长期趋势和突然变化的应用。 MK趋势检验和突变检验是统计分析中的两种方法，用于检测数据序列是否存在显著的趋势或突然变化。这两种检验在环境科学、水文学等领域应用广泛，可以帮助研究人员更好地理解时间序列数据的动态特性。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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
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    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。