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利用滑动t检验分析气象数据中的突变点

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简介：
本研究采用滑动t检验方法对气象数据进行分析，旨在识别和定位气候变化过程中的突变点，为气候预测提供科学依据。 滑动t检验用于检测两组样本平均值的差异是否显著以识别突变现象。其基本原理是将气候序列中的两个子序列均值是否存在显著差异视为来自两个不同总体均值存在显著差异的问题进行检验。如果这两段子序列的均值差距超过了设定的显著性水平，则可以认为该变化具有质的变化，即发生了突变。

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  • 利用滑动t检验分析气象数据中的突变点
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    本研究采用滑动t检验方法对气象数据进行分析，旨在识别和定位气候变化过程中的突变点，为气候预测提供科学依据。 滑动t检验用于检测两组样本平均值的差异是否显著以识别突变现象。其基本原理是将气候序列中的两个子序列均值是否存在显著差异视为来自两个不同总体均值存在显著差异的问题进行检验。如果这两段子序列的均值差距超过了设定的显著性水平，则可以认为该变化具有质的变化，即发生了突变。
     
  • 滑动T检验（气象数据MATLAB分析）.zip
    优质
    本资源提供了一种适用于气象数据分析的滑动T检验方法，并包含使用MATLAB实现的具体代码和示例。通过该工具包，用户可以便捷地进行时间序列数据的统计分析。 本程序用于对降水、径流及气温数据进行突变检验分析。它通过读取Excel文件中的数据，并允许用户自主设定子序列的步长来进行滑动t检验。滑动t检验的基本原理是：将气候时间序列中两段子序列均值是否存在显著差异的问题视为来自两个不同总体均值是否具有显著性差异的问题来加以验证。若这两段子序列之间的平均数值变化超过了特定的统计显著水平，即可认为该数据发生了质变，从而确认突变现象的存在。
     
  • 在气候分析中评估突变检测方法（滑动t检验、CV、滑动F检验）
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    本研究旨在通过应用滑动t检验、变化点(CV)及滑动F检验等技术，在气候变化数据中识别统计意义上的突变点，以期为气候模式的解析提供有力工具。 在气候分析中检验突变的经典方法包括滑动t检验、CV（变异系数）以及滑动F检验等。
     
  • MATLAB突变分析与T检验_matlab_theyl75_滑动处理_t_滑变异化指标-mineralstdi
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    本文章介绍了如何在MATLAB环境中进行数据的滑动处理及突变分析，并结合T检验方法评估矿物标准数据集(mineralstdi)中变量变化的显著性。 Matlab气候突变检测程序合集包含滑动t检验和MK检验等功能。
     
  • MK突变检验及数据分析_MK突变检验_时序数据处理
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    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。
     
  • 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。
     
  • 滑动T检验.rar_Excel与MATLAB中的滑动T检验_滑动T检验算法及计算方法
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    本资源探讨了在Excel和MATLAB中实施滑动T检验的方法，包括其背后的统计理论、具体实现步骤及应用案例，适合数据分析人员学习参考。 此程序为计算滑动T检验的Matlab程序，简单好用，希望大家支持。
     
  • MK检验在气象分析中的应用
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    本文探讨了MK（Mann-Kendall）检验方法在气象数据分析中的运用，着重介绍了其如何应用于气候变化趋势检测和降水、温度等要素变化分析。 气象分析中的经典MK突变检验程序用于检测时间序列数据中发生的突变时间和方向。
     
  • Mann-Kendall突变点分析检测
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    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。
     
  • CUSUM.zip_CUSUM_突变点_故障检测_突变检测_突变点
    优质
    本资源包提供了一种用于识别数据序列中突变点的统计方法——累积和（CUSUM）算法。该工具适用于故障检测、质量控制等领域，能有效捕捉到系统参数变化的关键时刻。 CUSUM算法常用于突变点检测，在故障判定中有广泛应用。