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MK检验在MATLAB中用于气象数据分析。

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简介：
该代码旨在进行气象数据上的MK检验，并提供模拟数据以供测试。它特别适用于气象数据中是否存在突变点的检测。该MATLAB代码可以直接在MATLAB环境中执行，方便用户快速进行验证和分析。

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  • 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。
     
  • 基于MK检验的气象数据MATLAB分析代码
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    本项目提供了一套基于MK（Mann-Kendall）检验的气象数据分析MATLAB代码，适用于检测长期气象观测数据中的趋势变化。 本代码用于气象数据的MK检验，在Matlab环境中运行即可，适用于气象数据突变检验。
     
  • 滑动T检验（气象数据MATLAB分析）.zip
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    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。
     
  • 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。
     
  • MK趋势分析与检验
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    MK趋势分析与检验专注于市场动态的研究，通过深入的数据挖掘和统计方法评估商业环境变化，为决策者提供精准的趋势预测和策略建议。 这个压缩包包含用于MK趋势检验的MATLAB程序代码，欢迎大家下载。
     
  • 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。
     
  • MapReduce气象数据分析（用于测试）
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    本项目利用MapReduce技术对大规模气象数据进行高效处理与分析，旨在提取有价值的信息并支持气候研究及预测模型构建。 本段落件用于初学者学习Hadoop权威指南时使用的获取最大气温的气象数据集编写练习，本人已测试使用过。
     
  • MK趋势分析_matlab中的MK突变检测_MK检验工具_MK_least67x
    优质
    本资源提供基于MATLAB环境下的MK（Mann-Kendall）统计方法进行时间序列数据突变点检测及趋势分析，包含MK检验工具与示例代码。适合于水文、气象等领域数据分析。 在MATLAB中实现MK趋势检验并进行突变点分析图的绘制。
     
  • MATLAB中的MK检验程序
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    本程序为在MATLAB环境下执行Mann-Kendall (MK)趋势检测统计检验而设计，适用于分析时间序列数据的趋势变化。 % Mann-Kendall突变检测 % 数据序列y % 结果序列UFk，UBk2 %-------------------------------------------- % 读取excel中的数据，赋给矩阵y A=xlsread(kk.xls, Sheet1); x=A(:,1); % 时间序列 y=A(:,2); % 径流数据列
     
  • MATLAB中的MK检验代码
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    这段代码用于执行MATLAB中的MK（Mann-Kendall）检验，适用于分析数据序列的趋势显著性，广泛应用于环境科学与统计学领域。 该MATLAB代码用于MK显著性检验。类似于学生t检验。