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MATLAB突变检测（含滑动t、滑动fMK及Pettitt检测等）.zip

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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）
    优质
    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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 滑动T检验的Fortran程序检测
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    本文介绍了一种用于执行滑动T检验的Fortran编程语言实现，并探讨了该程序在数据分析中的应用和有效性。 滑动T检验检测的Fortran程序适用于Fortran77编译器。
     
  • MATLAB突变分析与T检验_matlab_theyl75_滑动处理_t_滑变异化指标-mineralstdi
    优质
    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。
     
  • 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滑动T检验代码
    优质
    本代码实现利用MATLAB编程语言进行滑动窗口T检验，适用于时间序列数据分析中检测均值变化点。 在进行气候变化突变检验时，通常会使用Pettit检验、Mann-Kendall（MK）检验以及滑动t检验等方法。现将相关代码提供如下。
     
  • 滑动T检验的MATLAB代码
    优质
    本段MATLAB代码实现了滑动T检验算法，用于分析时间序列数据中均值变化点。适用于检测信号或数据流中的异常波动与趋势转变。 请将代码复制到MATLAB命令框中运行。如果有任何疑问，请留言联系我。
     
  • 滑动T检验详解—含使用指南及测试数据
    优质
    本文详细解析了滑动T检验的概念、原理及其应用，并提供了具体的使用指南和示例数据，帮助读者轻松掌握该统计方法。 提供的资源包括一个用于测试时间序列突变检验的MATLAB程序及详细使用说明。根据需要可以对程序进行细微调整，并附有可用于参考的测试数据。将程序和数据放在同一个文件目录下即可运行。
     
  • 利用滑动t检验分析气象数据中的突变点
    优质
    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。