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KS检验的Matlab小程序

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简介：
本简介提供了一个用于执行Kolmogorov-Smirnov (KS) 检验的MATLAB小程序。该程序旨在帮助用户便捷地分析样本数据是否符合特定分布，或是比较两组样本间是否存在显著差异。通过直观的界面和详细的参数设置选项，用户能够高效完成统计假设检验工作。 用于判断给定数据源在置信率为0.05时的概率分布形式。A的形式为n×1，添加了威布尔分布。（1）求取待检测数据的特征参数；（2）根据特征参数对应的标准分布生成匹配数据；（3）利用K-S检验方法比较匹配数据和待检测数据之间的相似性，并给出检验结果。

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  • KS检验的Matlab小程序
    优质
    本简介提供了一个用于执行Kolmogorov-Smirnov (KS) 检验的MATLAB小程序。该程序旨在帮助用户便捷地分析样本数据是否符合特定分布，或是比较两组样本间是否存在显著差异。通过直观的界面和详细的参数设置选项，用户能够高效完成统计假设检验工作。 用于判断给定数据源在置信率为0.05时的概率分布形式。A的形式为n×1，添加了威布尔分布。（1）求取待检测数据的特征参数；（2）根据特征参数对应的标准分布生成匹配数据；（3）利用K-S检验方法比较匹配数据和待检测数据之间的相似性，并给出检验结果。
     
  • KS检验MATLAB小程序.zip
    优质
    这段资料提供了一个用于执行Kolmogorov-Smirnov（KS）统计检验的MATLAB小程序，帮助用户评估数据是否符合特定分布或比较两组样本的累积分布函数。 用于判断给定数据源在置信水平为0.05的情况下是否符合特定的概率分布形式。A的形式为n×1，采用威布尔分布进行分析：（1）求取待检测数据的特征参数；（2）根据这些特征参数生成与标准分布相匹配的数据集；（3）利用K-S检验方法比较匹配数据和原始待测数据之间的相似性，并给出相应的统计检验结果。
     
  • 用于多重共线性检验的MATLAB小程序
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    本程序为一款实用的MATLAB工具，专门设计用于检测数据集中的多重共线性问题，帮助用户快速识别并解决回归分析中的自变量间高度相关现象。 一个使用MATLAB编写的小程序，用于对数据进行多重共线性检验。在执行多元线性回归之前，通常需要检查是否存在多重共线性问题以确保回归效果良好。多重共线性的衡量指标是VIF值（方差膨胀因子），该程序可以自动计算这些值。
     
  • 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
     
  • M-K检验的Matlab程序
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    本文章介绍了如何使用MATLAB编写实现M-K（Mann-Kendall）检验的代码。通过该程序，用户可以便捷地进行时间序列数据的趋势分析。 M-K趋势检验适用于长时间序列的气象要素分析，并且经过验证是可用的。如果有需要案例数据的需求，可以私下发送。M-K趋势检验可用于长时间序列的气象要素检验，亲测有效，如有需求可私下发案例数据。
     
  • ADF单位根检验MATLAB程序.zip_ADF检测_ADF检验_matlab_adftest_ADF检验MATLAB
    优质
    本资源提供了一套用于执行ADF（Augmented Dickey-Fuller）单位根检验的MATLAB代码，帮助用户判断时间序列数据是否具有平稳性。包含详细的注释和示例，适用于经济、金融数据分析。 在MATLAB中检验数据的单位根可以通过编写特定的代码来实现。关于单位根检测的MATLAB代码可以帮助用户分析时间序列数据中的平稳性特征。
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的M-K检验程序
    优质
    本程序实现MATLAB环境下的M-K（Mann-Kendall）秩次相关性检验，用于分析时间序列数据的趋势显著性，适用于水文、气候等领域数据分析。 使用MATLAB进行时间序列的突变和趋势检验比Excel更方便、省事，希望能有所帮助。
     
  • MATLAB中的MK趋势检验程序
    优质
    本程序用于执行MATLAB环境下的MK（Mann-Kendall）趋势检验，帮助用户分析数据序列是否存在单调性变化趋势。 水文或气候演变趋势的研究通常涉及长时间序列的数据分析以及对历史记录的回顾。这类研究旨在识别长期气候变化模式，并预测未来可能的发展方向。通过综合气象站数据、卫星遥感信息及其他相关资料，研究人员能够更准确地描绘出当前及未来的水资源分布和极端天气事件的概率变化。 进行此类研究时，科学家们会采用统计方法与计算机模拟技术来探索多种变量之间的相互作用及其对环境的影响。这些工作对于制定适应性策略以应对全球变暖带来的挑战至关重要，并有助于提高社会的灾害抵御能力以及合理规划自然资源利用方案。
     
  • MATLAB中的Granger因果检验程序
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    本程序用于在MATLAB环境中执行Granger因果检验，帮助用户分析时间序列数据间的因果关系，适用于经济学、金融学及工程领域的研究与应用。 本段落介绍了一个用于进行Granger因果检验的Matlab程序。该程序接受输入信号u、输出信号y、模型阶数m以及延迟阶数n作为参数。通过使用arx函数与ar函数，程序对输入输出信号建立模型，并计算出执行Granger因果检验所需的统计量F1和F2。最终，利用fpdf函数确定F1和F2的p值，以此判断输入信号u是否对输出信号y具有因果关系。