python中实现Permutation趋势检验的代码

以下是Python中实现Permutation趋势检验的代码示例：

import numpy as np

def permutation_trend_test(x, y):
    n = len(x)
    xy = np.vstack((x, y)).T
    k = xy.shape[1]

    # Compute observed t-statistic
    t_obs = np.zeros(k)
    for j in range(k):
        t_obs[j] = np.sum(xy[:, j] * np.arange(1, n+1)) / np.sqrt(np.sum(xy[:, j]**2))

    # Generate permutations and compute t-statistics
    n_perms = 1000
    t_perm = np.zeros((n_perms, k))
    for i in range(n_perms):
        np.random.shuffle(xy)
        for j in range(k):
            t_perm[i, j] = np.sum(xy[:, j] * np.arange(1, n+1)) / np.sqrt(np.sum(xy[:, j]**2))

    # Compute p-values
    p_val = np.mean((t_perm >= t_obs) | (t_perm <= -t_obs), axis=0)

    return t_obs, p_val

其中，`x`和`y`是两个一维数组，表示需要进行趋势检验的两组样本数据。函数返回值是一个元组，包含两个一维数组`t_obs`和`p_val`，分别表示每个属性的观察t值和p值。这里使用了置换检验的思想，即通过随机重排两组数据的组合来生成n_perm个伪样本，计算每个属性的t值，最后计算p值得到显著性检验结果。