前面所做的都是从时间尺度上研究的变化趋势，而从空间尺度上分析，能够更加直观地看出温度变化的地理位置。M-K（Mann-Kendall）是世界气象组织推荐并被广泛用于实际研究的非参数检验方法，是时间序列趋势分析方法之一。它不要求被分析样本遵从一定分布，同时也不受其它异常值的干扰，对于非正统分布的气象数据，M-K秩次相关检验具有更加突出的适用性。M-K趋势检验原理定义检验统计量： 其中， 为符号函数。
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2024-10-16 20:53:39
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MK（Mann-Kendall）检验a基本原理：使用MK算法检验时序数据大致趋势，趋势分为无明显趋势（稳定）、趋势上升、趋势下降。MK检验的基础：当没有趋势时，随时间获得的数据是独立同分布的，数据随着时间不是连续相关的。所获得的时间序列上的数据代表了采样时的真实条件，样本要具有代表性。MK检验不要求数据是正态分布，也不要求变化趋势是线性的。如果有缺失值或者值低于一个或多个检测限制，是可以计算MK检
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2023-11-27 14:33:23
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在数据分析工作中，趋势检验是一个非常重要的环节。特别是在Python中，Mann-Kendall（MK）检验被广泛使用来分析时间序列数据的趋势。接下来，我将详细记录如何在Python中进行MK趋势检验的过程。
## 环境准备
首先，我们需要确保我们的开发环境能够支持相关库的安装和运行。
**软硬件要求：**
- 操作系统：支持Python的操作系统（如Windows, macOS, Lin
MK检验前言一、MK趋势检验1. 定义2.代码3.结果二、MK突变检验1. 定义2.代码3.结果 前言在时间序列趋势分析中，Mann-Kendall检验是使用广泛的非参数检验方法，是一种定量的方式，被广泛应用于非正态分布的数据趋势分析中，而且该方法可以对数据整体趋势做分析，计算方便。一、MK趋势检验1. 定义
Mann-Kendall单调检验用于检测水文气象时间序列假设检验的趋势，但未指定趋势是
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2023-12-09 12:29:13
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TNF拮抗剂的结构、功能与结核感染Robert S. Wallis.THE LANCET Infectious Diseases. 2008; 8:601–611.TNF在抗结核的肉芽肿结构的形成和维持中有重要作用 Furst DE, et al. Semin Arthritis Rheum. 2006;36:159-67. 肿瘤坏死因
1、Theil-Sen Median方法又称为Sen斜率估计，是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。它通过考虑数据集中所有可能的点对，计算这些点对之间的斜率，并选择这些斜率的中位数来获取整体趋势的稳健估计。Theil-Sen方法提供了一种对数据趋势的鲁棒估计。与传统的最小二乘法相比，这使得Theil-Sen方法对于异常值或离群值更为鲁棒。Theil-Sen方法是确定性的，这意味着对于给定的数据集，
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2024-09-15 19:48:35
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文献来源: Ari Levine and Lasse Heje Pedersen. Which Trendis Your Friend? AQR-2016推荐原因：CTA主要依靠趋势进行交易，投资者通常依赖经验或者统计性的滤波器来过滤行情并识别趋势。价格趋势的两个重要统计指标是时间序列动量和移动平均交叉。我们从经验和理论上展示了这些趋势指标紧密相连。事实上，这两类
Sen+MK趋势分析结果原理实现非平稳时间序列突变检测 -- Bernaola Galvan分割算法 Sen 斜率估计用于计算趋势值，通常与MK非参数检验结合使用。即首先计算Sen趋势值，然后使用MK方法判断趋势显著性。结果去看原文原理Theil-Sen Median方法又被称为 Sen 斜率估计，是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高，对于测量误差和离群数据不敏感，常被用于长时
《异常检测——从经典算法到深度学习》0 概论1 基于隔离森林的异常检测算法 2 基于LOF的异常检测算法3 基于One-Class SVM的异常检测算法4 基于高斯概率密度异常检测算法5 Opprentice——异常检测经典算法最终篇6 基于重构概率的 VAE 异常检测7 基于条件VAE异常检测8 Donut: 基于 VAE 的 Web 应用周期性 KPI 无监督异常检测9 异常检测资料汇总（持续
KS检验统计量的扩展应用 KS（Kolmogorov-Smirnov）检验是比较两个经验分布之间是否存在差异。 我们设X1, X2,…, Xm, Y1, Y2,…, Ym为两个独立随机样本，分别满足假设A1和A2，分布函数分别为F, G。现在我们想知道的是X和Y的概率分布之间是否存在差异，我们建立以下假设H0：F(t) = G(t), for ever
Java的执行过程也就是JVM从启动到退出的过程。JVM的运行是一个进程单元，可以用jps工具列举出正在运行的JVM 进程。在一个JVM进程中可以运行多个线程。 1. JVM 启动 当用java工具运行一个编译好的class文件的时候，比如下面的命令，我们就通过调用Test的main函数启动了一个JVM进程。并且传给main函数一个字符串数组{"reboot", "Bob", "Dot", "En
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2024-09-01 21:23:18
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方法介绍1.Theil-Sen Median方法又被称为 Sen 斜率估计，是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高，对于测量误差和离群数据不敏感，常被用于长时间序列数据的趋势分析中。对于后续代码计算结果中的slope.tif解读,当slope大于0表示随时间序列呈现上升趋势；slope小于0表示随时间序列呈现下降趋势。2.Mann-Kendall是一种非参数统计检验方法，最初由Ma
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2024-03-14 23:41:25
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方法介绍1.Theil-Sen Median方法又被称为 Sen 斜率估计，是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高，对于测量误差和离群数据不敏感，常被用于长时间序列数据的趋势分析中。对于后续代码计算结果中的slope.tif解读,当slope大于0表示随时间序列呈现上升趋势；slope小于0表示随时间序列呈现下降趋势。2.Mann-Kendall是一种非参数统计检验方法，最初由Ma
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2024-02-26 18:03:43
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中心思想现有：已知上一刻状态，预测下一刻状态的方法，能得到一个“预测值”。（当然这个估计值是有误差的）某种测量方法，可以测量出系统状态的“测量值”。（当然这个测量值也是有误差的）我们如何去估计出系统此时真实的状态呢？
答案是需要结合“预测值”和“测量值”。例如我们可以加权求和，但是这个权重要怎么定义，才能准确估计出真实状态呢？这个权重就是Kalman Filter解决的事情。系统建模预测方法\[x
【代码】【GEE】遥感数据趋势分析Sen+mk。
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2024-04-19 12:14:09
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# MK趋势检验r语言 柱状图
## 简介
MK趋势检验是一种用于检测时间序列数据中趋势的统计方法，常用于环境科学、气象学等领域。在R语言中，我们可以使用一些包来进行MK趋势检验并将结果可视化为柱状图，以便更直观地展示数据的趋势性。
## MK趋势检验
MK趋势检验的原理是通过比较数据序列中的排列来检测数据是否存在趋势。在R语言中，我们可以使用`Trend`包来进行MK趋势检验。下面是一个
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2024-04-29 04:29:39
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Map.centerObject(table);
// 定义时间范围
var stary = 2001, endy = 2023;
//NDVI图像集合
var NDVICL = ee.ImageCollection(ee.List.sequence(stary, endy).map(function(year) {
// 定义每年的开始和结束日期
var startd = ee.Dat
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2024-04-18 11:52:24
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如果有 n 个时间点 在序列中，我们需要检查 N（N-1）/2 对 （i， j），
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2024-04-24 10:42:47
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timetk 的主要用途三个主要用途：时间序列机器学习：使用回归算法进行预测；构造时间序列索引：基于时间模式提取、探索和扩展时间序列索引；转换不同类型的时间序列数据（例如 tbl、xts、zoo、ts 之间）：轻松实现不同类型的时间序列数据之间的相互转换。我们今天将讨论时间序列机器学习和数据类型转换。第二个议题（提取和构造未来时间序列）将在时间序列机器学习中涉及，因为
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2024-09-30 10:46:28
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本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据，数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值，在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。代码如下：import ee
import geemap
geemap.set_proxy(port=7890)# 设置全局网络代理
Map = geemap.Map()
# 指定艾比湖地区数据范围
region = ee.Geometry.BBox
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2024-03-13 20:10:42
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