matlab实现sen斜率估计法

Sen斜率估计法是一种稳健的线性回归方法，可以用于时间序列的趋势分析。下面是MATLAB实现Sen斜率估计法的步骤：

1. 构造时间序列数据，例如：

x = 1:10;
y = [2 4 6 8 10 12 14 16 18 20];

2. 计算所有可能的斜率，即：

n = length(x);
S = zeros(n*(n-1)/2, 1);
k = 1;
for i = 1:n-1
for j = i+1:n
S(k) = (y(j) - y(i)) / (x(j) - x(i));
k = k + 1;
end
end

3. 取所有斜率的中位数作为趋势估计值，即：

b_hat = median(S);

4. 计算Kendall Tau相关系数和显著性水平，可以使用MATLAB内置函数corr，例如：

tau = corr(x', y', 'type', 'Kendall');
p = 2 * (1 - normcdf(abs(tau) * sqrt((n*(n-1)*(2*n+5))/18)));

5. 输出结果，例如：

disp(['斜率估计值 b_hat = ' num2str(b_hat)]);
disp(['Kendall Tau 相关系数 tau = ' num2str(tau)]);
if p < 0.05
disp('趋势显著');
else
disp('趋势不显著');
end

相关问题

matlab+mk检验

MK检验是一种用于判断趋势显著性的非参数检验方法。在使用MK检验时，可以先利用Sen斜率估计法计算趋势值，然后再结合MK方法进行趋势显著性的判断。MK检验可以用于分析时间序列数据中的趋势是否具有统计学上的显著性。

在MATLAB中进行MK检验，可以使用已经存在于默认工作路径下的相应函数，直接调用即可。该函数的输出结果包括Sen's Trend（Sen趋势值）和MK sig test（趋势显著性）。具体的输入说明可以在函数内部找到。

因此，对于想要在MATLAB中进行MK检验的用户，可以直接使用已提供的函数进行计算，并根据输出结果来判断时间序列数据的趋势显著性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [电光调制器性能仿真系统（MATLAB源码+可视化界面）](https://download.csdn.net/download/m0_73878864/88259348)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [经验分享 | SEN+Mk趋势分析(matlab代码分享)](https://blog.csdn.net/weixin_42776126/article/details/125225417)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [matlab Sen's 倾向率 MK显著性检验调用函数](https://download.csdn.net/download/gu5218/24341414)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]