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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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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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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【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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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
逐像元Sen+MK长时间序列趋势分析原理及代码，出图包括：Sen,MK,重分类后的tif结果
文章目录1 概述2 符号说明3 两点假设4 Evaluation4.1 前向算法（forward algorithm）4.2 后向算法（backward algorithm）5 Learning6 Decoding参考资料 1 概述本文是B站上机器学习-白板推导系列(十四)-隐马尔可夫模型HMM的学习笔记，UP主讲得实在是太清楚了，赶紧记录下来，以防之后忘记。某些细节上根据个人理解做了改动。
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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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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使用Python实现MK检验的复盘记录
在数据分析和统计中，MK检验（Mann-Kendall检验）是一种常用的无参数检验方法，用于检测时间序列中的趋势。随着数据科学的发展，对MK检验的需求逐渐增多。本文记录了使用Python实现MK检验的整个过程，并详细阐述相关的技术原理、架构以及应用场景。
```markdown
### 背景描述
自2020年以来，随着大数据时代的到来，越来越多的行业开
在生物统计学中，MK检验（Mann-Kendall检验）是一种常用的非参数统计检验方法，主要用于判断时间序列数据的趋势性。在本文中，我们将探索如何使用 Python 实现 MK 突变检验的具体过程，并深入分析其背后的技术原理和应用场景。
## 背景描述
随着气候变化及其带来的生态影响，环境监测数据的趋势分析变得愈发重要。MK检验作为一种对时间序列数据进行趋势分析的有效工具，可以帮助研究者确定数
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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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
在处理中文文本时，如何使用 Python 的 NLTK 库中的 `sen_tokenizer` 来实现有效的句子分割是一个基本的需求。本文将探讨这个需求的背景、演进历程、架构设计、性能优化、故障复盘以及其潜在的扩展应用。
### 背景定位
随着信息技术迅速发展，中文文本处理在自然语言处理（NLP）领域中占据着重要位置。许多业务场景如社交媒体分析、新闻聚合平台乃至客户服务都需要对文本进行有效的句
文章目录前言：什么是突变？1. MK突变分析2. Pettitt方法3. 滑动T检验(Moving T test , MTT) 前言：什么是突变？常见的气候突变是把它定义为气候从一个平均值到另 一个平均值的急剧变化, 它表现为气候变化的不连续性（符淙斌，1992）。下图总结了四种常见的突变： (a)均值突变：从一个均值到另一个均值的变化，表现气候变化的不连续性 (b)变率突变：平均值没有变但是方
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2023-12-01 11:14:35
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Python内建了很多有用的函数，我们可以直接调用。要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，最好的方法就是去看官方文档，并去查看源码来查看他的是实现原理以便于更好得理解。这里介绍一些常用的内置函数。abs函数绝对值的函数>>> b = abs(-12)
>>> b
12
>>> b = abs(12)
>>> b
12
&g
上次简单介绍了kNN算法，简单来说，通过计算目标值与样本数据的距离，选取k个最近的值，用出现概率大的分类值代表目标值的分类，算法实现比较简单，属于监督学习方法。这篇文章打算简单介绍k-means聚类算法，与之前不同，是一种非监督的学习方法。机器学习中两类大问题，分类和聚类。分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器，使它能够对未知类别的样本进行分类。这属于supervised lea
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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代码分享方法介绍：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示例：1984-2018NDVI年最大值趋势分析注意：在对NDVI进行趋势分析时，绝对值0.1以下的NDVI值需要去除代码1：MKTrend(代码2会用)function MKResult = MKTrend(X,Alpha)
%tic
% 时间序列数据的Mann
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2023-11-23 12:55:32
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# Java 熔断限流框架 Sen 的科普与应用
在现代分布式系统中，高可用性和稳定性是至关重要的。为了应对系统中的各种异常情况，如服务调用延迟、超时等，我们往往需要使用熔断限流框架。Sen 是一个轻量级的 Java 框架，它能够在不同条件下有效地控制流量，保护服务的可用性。本文将对 Sen 进行简单介绍，并提供相关的代码示例。
## 什么是熔断与限流？
熔断和限流是两种典型的负载保护机制。
