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M-K趋势分析法是一种用于评估数据是否服从正态分布的统计方法。

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简介：
Mann-Kendall 非参数检验是一种无需假设数据遵循特定分布的方法，并且能够有效地抵御少数离群值的影响，因此在水文气象数据的时序趋势分析领域得到了广泛的应用。

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  • M-K趋势分析方法
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    M-K趋势分析方法是一种用于识别时间序列数据中长期趋势的有效统计技术，广泛应用于环境科学、气象学等领域，帮助研究人员确定变量随时间变化的方向和显著性。 Mann-Kendall非参数检验不需要数据遵循特定的分布，并且不受少数异常值的影响，因此在水文气象数据的时间序列趋势分析中被广泛应用。
     
  • M-K趋势分析与突变检测
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    M-K趋势分析与突变检测是一套用于识别数据序列长期趋势及关键变化点的方法体系。通过计算MK指数和运用统计模型，帮助科研人员在环境科学、水文学等领域中准确评估变量随时间的变化情况，并定位显著的转折时期。 可以修改使用自己的文件，内容详细。可以生成结果图。文档内需要修改的地方已经进行了标注，只需将自己数据导入后运行即可。
     
  • M-K趋势分析与突变检测
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    M-K趋势分析与突变检测专注于利用Mann-Kendall(M-K)方法评估时间序列数据中的长期趋势及潜在突变点，广泛应用于环境科学、气候研究等领域，为数据分析提供有力工具。 可以使用自己的文件进行修改，并且内容非常详细。运行后可以直接生成结果图。文档中的需要修改的地方已经进行了标注，只需将个人数据导入并执行即可。
     
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    本研究提出了一种基于大数据和机器学习技术的情感分析方法，用于评估社交媒体上关于特定股票的情绪，进而预测股市走向，为投资者提供决策支持。 随着互联网应用的快速发展以及用户数量的迅速增长，股市评论与观点在很大程度上反映了市场行情，并对股价波动产生影响。因此，如何快速且高效地分析网民对于股市的态度和看法，在股票预测中具有重要的指导意义。本段落研究通过分析不同专业人士发布的股评的情感倾向来预测股票的价格走势。提出了一种结合金融术语词典以及结尾段落加权的方法来进行情感分析，以解决传统情感字典方法在特定领域的局限性问题，并显著提高了情感分析的准确性。此外，论文还设计了一个采用滑动窗口技术的股市预测模型，用于确定最佳事件观察期长度。实验结果显示，基于股评的情感分析能够有效地预测股票价格的变化趋势。
     
  • 正态分布中的最大似然估计方法
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    简介：本文探讨了在正态分布假设下使用最大似然估计法来求解参数的方法，深入分析其理论依据与应用价值。 通过简单的例子来展示如何在正态分布下进行最大似然估计，并使用绘图来进行对比分析。
     
  • ASP.NET C#绘制直方图、趋势图和正态分布图
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    本文详细介绍了如何运用JavaScript编写程序来检测给定数字是否为素数，包括基本概念和多种优化算法。 判断一个数是否为素数（质数）是编程中的常见任务之一，特别是对于初学者来说具有一定的挑战性。素数是指大于1且除了1和它本身以外没有其他正因数的自然数。根据这个定义，1不是素数，而2是最小的素数。 下面是一个简单的JavaScript函数，用于判断输入的数字是否为素数： ```javascript function isPrime(num) { if (num <= 1) return false; // 如果输入的数字小于等于1，则它不是素数。 if (num === 2) return true; // 数字2是唯一的偶数质数，因此直接返回true。 if (num % 2 === 0) return num === 2; // 偶数（除了数字2）都不是素数。 var sqrt = Math.sqrt(num); for (var i = 3; i <= sqrt; i += 2) { // 使用平方根优化检查范围，从3开始每次增加2只检查奇数。 if (num % i === 0) return false; } return true; } ``` 在这个函数中，首先处理特殊情况：小于等于1的数字不是素数，并且2是唯一的偶数质数。接着使用平方根优化检查范围，因为一个大于1的自然数的最大因子不可能超过其平方根。然后从3开始遍历到该数字的平方根，每次增加2（只检查奇数因子），如果找到可以整除输入值i，则说明不是素数。 此外，在网页中实现这个功能时可以让用户输入一个整数并点击按钮后调用`judge`函数进行判断。首先需要验证输入是否为合法数字，然后使用上述的`isPrime`函数来确定该数值是否是质数，并将结果展示在页面上。 需要注意的是，JavaScript中的`isNaN()`函数用于检测值是否可以转换成有效的数字类型。如果不能被转换，则返回true；反之则返回false。这可以帮助我们在处理用户输入时确保我们得到的确实是合法的数值。 理解并实现素数判断不仅有助于提升编程技能，还能够帮助深入理解数学基础和算法效率，在实际应用中这类基础函数经常用于各种数学相关的程序设计，例如加密、数据验证等场景。
     
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    简介：本文探讨了使用Kolmogorov-Smirnov检验来评估一组观测数据是否与理论上的高斯分布或瑞利分布相符，为数据分析提供了有力的工具。 这段代码是在数学建模比赛中编写用于判断给定数据的分布特性。压缩包里包含了待验证的数据集。由于我也是编程新手，因此在代码中添加了详细的注释以帮助理解。 该m文件分别对产生的标准高斯分布数据和瑞利分布数据进行了验证，以此来检验所写代码的有效性。最后使用数学建模提供的具体数据进行假设检验。值得注意的是，在检验瑞利分布时需要先估计尺度参数（即参数估计）。 此代码易于理解和操作，并且可以扩展到其他类型的分布检验中去。需要注意的是，用于判断的数据是二维矩阵形式，并在MATLAB 2020a环境中完成相应的工作。
     
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