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Mann-Kendall检验和Sens的Excel宏。

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简介：
mann-kendall和sens的Excel宏程序，涵盖了趋势分析、显著性检验以及图表生成等功能。该宏模板中包含示例数据，用于大气成分的分析。用户在实际应用中，应将其替换为需要进行分析的数据，并相应地调整数据起止时间。操作过程中，务必确保宏程序已启用状态，并建议使用较新版本的Excel软件进行打开，以获得最佳的使用体验。

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  • Mann-Kendall检验法于Excel中的实现及应用
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    本文介绍了如何在Excel中实施Mann-Kendall检验法，并探讨了其在数据分析和趋势检测方面的实际应用。 Mann-Kendall检验法在Excel中的实现与应用探讨了该非参数检验方法在时间序列数据趋势分析中的广泛应用。此方法的一个显著优势在于它不需要假设样本遵循特定的分布，并且能够有效抵抗少数异常值的影响。
     
  • Mann-Kendall检测法
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    Mann-Kendall检测法是一种非参数统计方法，用于分析时间序列数据中是否存在单调趋势，广泛应用于环境科学和水文学等领域。 M-K检验在Matlab中的程序通常用于计算趋势，并且假设这些趋势符合正态分布。2.5%和97.5%的分位点分别为-1.96和1.96。当Z值大于1.96时，表示存在显著上升的趋势；若Z值小于-1.96，则表明有明显的下降趋势；而如果Z值在0到1.96之间，则说明虽有上升但不明显；反之，若Z值介于-1.96和0之间则意味着虽然有所下降但并不显著。
     
  • 增强型Mann-Kendall Tau-b with Sens 方法：非参数趋势检验详解，包含...
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    本文章深入解析增强型Mann-Kendall Tau-b with Sens方法，一种用于检测数据序列中非参数趋势的有效工具。通过详细说明其原理和应用案例，帮助读者掌握该方法的使用技巧及注意事项。 Mann-Kendall Tau非参数函数用于计算表示等距数据趋势强度和方向的系数。虽然无需统计工具箱即可计算Tau值，但需要它来测试显著性。此函数将计算Tau-a和Tau-b，重要性和各种支持统计数据，并采用非参数斜率方法：Sens方法。 注意：仅在此功能中需使用统计工具箱以进行显著性测试；除此之外只需Matlab本身便足够了。增强的功能包括现在支持季节性Kendall趋势测试（sktt.m），允许在同一时间索引中有多个观察值，为Sens斜率添加置信区间，并可开启或关闭绘图功能。 第二个增强是：此函数可以检测并报告数据中的异常趋势情况，参考信息在该函数的注释中。鉴于现代计算机的速度，在某些计算上避免使用Matlab循环已不像过去那么重要了；但是编写无循环代码是一种优雅的形式，可能被一些人所欣赏。因此这个函数是在没有任何循环的情况下编写的。
     
  • 基于NCL的Mann-Kendall突变检验方法
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    本研究提出了一种基于NCL语言实现的Mann-Kendall突变检验方法，旨在提高气候变化趋势分析中的检测效率和准确性。 使用NCL进行Mann-Kendall突变检验涉及在气候数据分析中应用统计方法来识别数据序列中的趋势变化点。这种方法能够帮助研究人员了解环境变量随时间的变化模式，并评估这些变化是否具有统计显著性。 NCL（NCAR Command Language）是一种强大的脚本语言，专门用于处理和可视化地球科学领域的大量数据集。通过使用Mann-Kendall检验，研究者可以在没有假设数据分布的情况下检测到序列的趋势是否存在单调增加或减少的倾向。 在进行突变检验时，首先需要准备时间序列的数据集合；接着利用NCL内置的相关函数执行Mann-Kendall统计测试以确定是否存在显著趋势。一旦确认存在趋势，则进一步应用该语言中的额外功能来定位可能发生的任何变化点的时间位置和强度程度。 整个分析流程依赖于对数据集的深入理解以及熟练掌握NCL编程技巧，从而能够准确地识别环境参数随时间的变化情况及其潜在原因。
     
  • Mann-Kendall检验的Matlab程序代码文档.doc
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    这份文档提供了详细的Matlab程序代码，用于执行Mann-Kendall检验，一种分析时间序列数据趋势的有效统计方法。 Mann-Kendall检验的Matlab程序代码，Mann-Kendall检验的Matlab程序代码，Mann-Kendall检验的Matlab程序代码，Mann-Kendall检验的Matlab程序代码。
     
  • Matlab中的Mann-Kendall趋势检验程序代码
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    本资源提供了一段用于执行Mann-Kendall趋势检验的MATLAB程序代码。该代码帮助用户分析时间序列数据中是否存在单调趋势，并计算统计显著性，适用于环境科学、水文学和经济学等领域的数据分析。 Mann-Kendall趋势检验法用于检测时间序列的趋势性。经过调试，程序确保正确运行。
     
  • Matlab中的Mann-Kendall突变检验函数代码
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    本资源提供了一个用于执行Mann-Kendall突变检验的MATLAB函数代码。该工具箱适用于数据分析和时间序列研究，帮助用户检测数据序列中是否存在趋势变化点。 mk(array, time, alpha, drawing) %突变检验函数，程序经过调试，运行结果正确。
     
  • 时间序列栅格数据的Mann-Kendall检验.txt
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    本文件探讨了利用Mann-Kendall检验方法分析时间序列栅格数据的变化趋势与突变点检测，适用于环境科学及地理信息领域。 MK检验可用于数据的显著性分析。结合使用MK与ENVI，则能够处理具有地理或空间信息的长时间序列栅格数据，并进行相应的显著性检验。文中提供了详细的步骤和bandmath运算公式说明。
     
  • 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。
     
  • Mann-Kendall测试.zip
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    本资源提供了一种非参数统计方法——Mann-Kendall趋势检测的详细介绍与应用示例，适用于分析时间序列数据中的趋势变化。 m-k检验是研究时间序列趋势变化的常用方法之一。其中，data.mat为数据文件；mkabrupt.m用于进行突变检验；mktrend.m则负责趋势分析程序。