mk检验的uf、ub是什么意思

Mk检验是一种用于评估线性回归模型假设的有效性的统计测试，其中"uf"通常代表"Unformatted Fit"，意思是未调整的拟合，也就是原始模型未经任何处理的状态，它反映了模型对数据的简单描述。

"Ub"则可能是"Mk检验"中"Underidentification Bias"的缩写，这个词组直译过来可以表示“不足识别偏差”或“欠拟合偏差”。这指的是当模型的复杂度不足以捕捉到所有影响自变量的因素时，模型可能会存在偏差，导致预测结果不如理想。在这种情况下，模型的残差（即实际观测值减去模型预测值）可能不会随机分布，而是显示出某种结构。

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#####设置文件路径###### setwd("D:\\山西月降水站点数据\\") #####原始数据##### library(openxlsx) data<-read.csv("shanghai_testdata.xlsx",colNames = FALSE) data<-as.matrix(data) #####对数据求倒序##### data_dx<-rev(data) data_dx<-matrix(data_dx) n<-length(data) #######MK检验####### Q<-matrix(0,1,n) UF<-matrix(0,1,n) UB<-matrix(0,1,n) h<-matrix(0,n,n) for (i in 1:n) { for (j in 1:n) { if(data[i,1]>data[j,1]){ h[i,j]<-1 } else h[i,j]<-0 } Q[1,i]<-sum(h[lower.tri(h)]) UF[1,i]<-(Q[1,i]-(i*(i-1)/4))/sqrt((i*(i-1)*(2*i+5))/72) } #####计算UB##### h<-matrix(0,n,n) for (i in 1:n) { for (j in 1:n) { if(data_dx[i,1]>data_dx[j,1]){ h[i,j]<-1 } else h[i,j]<-0 } Q[1,i]<-sum(h[lower.tri(h)]) UB[1,i]<-(Q[1,i]-(i*(i-1)/4))/sqrt((i*(i-1)*(2*i+5))/72) } #####绘图##### UF[1,1]<-0 UB[1,1]<-0 plot(x=1900:1990,y=UF,ylim = c(-4,8),type = "l",ylab = "",xaxt="n") lines(x=1900:1990,y=-rev(UB),type = "l",lty=2) lines(x=1900:1990,y=rep(1.96,91),type = "l") lines(x=1900:1990,y=rep(-1.96,91),type = "l") lines(x=1900:1990,y=rep(0,91),type = "l") title("MK检验_上海") axis(1,1900:1990,1900:1990,las=1) #####输出突变年份##### year_mk<-1900:1990 year_point<-year_mk[which((as.numeric(UF)-(-rev(UB)))>0)[1]-1] print(year_point)

这段代码是一个R语言的MK检验的程序，用于检验上海月降水的时间序列数据是否存在突变点。具体解释如下：

1. 首先使用`setwd()`函数将工作路径设置为所需文件夹路径，在这里是"D:\\山西月降水站点数据\\"。

2. 使用`library(openxlsx)`函数调用`openxlsx`包，以便读取Excel文件。

3. 使用`read.csv()`函数读取Excel文件，并将其转换为矩阵格式。

4. 对数据进行倒序处理，保存在`data_dx`矩阵中。

5. 初始化需要用到的矩阵，包括`Q`、`UF`、`UB`和`h`矩阵。

6. 使用两层循环遍历所有可能的$i,j$组合，根据两个数的大小关系在`h`矩阵中赋值为0或1，进而计算出`Q`和`UF`。

7. 将原始数据倒序，重复步骤6，求出`UB`。

8. 绘制图形，包括MK检验的结果和置信区间。

9. 输出突变年份，即第一次出现`UF-(-UB)>0`的年份。

需要注意的是，这段代码中的具体参数和数据文件名可能需要根据具体情况进行更改，以保证程序的正确运行。