matlab没有Statistical Toolbox做MK趋势检验

如果你的MATLAB版本没有内置的Statistical Toolbox，进行Mann-Kendall趋势检验可能会有些复杂。不过不用担心，你可以通过一些外部工具包或者自定义函数实现。以下是一种可能的方法：

1. **下载和安装第三方工具箱**：
例如，你可以搜索并安装" Econometrics Toolbox "，它通常包含Mann-Kendall功能。如果没有找到合适的工具箱，也可以在网上寻找开源的统计包，如`TSToolbox`，然后按照说明进行安装和导入。

2. **自定义函数实现**：
如果没有现成的工具箱，你可能需要自己编写一个简单的函数，参考其他资料或在线资源（如Stack Overflow或MATLAB官方文档）来实现Mann-Kendall算法。这通常涉及计算观测值的秩、生成相关系数和p值等步骤。

3. **数据准备**：
你需要确保你的数据已经被整理成合适的格式，比如是一维向量或者时间序列矩阵。

function [tau, pval, trend] = custom_mk_test(data)
    % 数据预处理
    n = length(data);
    ranks = zeros(n, 1);
    tied_ranks = zeros(1, n);

    % 计算秩
    for i = 1:n
        ties = find(data == data(i));
        if ~isempty(ties)
            tied_ranks(i) = mean(ties) + 1;
        else
            ranks(i) = i;
        end
    end

    % 核心计算
    D = abs(diff(sort(ranks)));
    tau = sum(D) / (n * (n - 1)) * 0.5;
    n_ties = sum(isfinite(tied_ranks));
    n_obs = n - n_ties;

    % 计算p值
    S = (n * (n + 1) * (2 * n + 5)) / 6 - n * (n_ties + 1)^2 / 4;
    pval = 2 * (1 - chi2cdf(S, n - 1));

    % 判断趋势
    if pval < 0.05
        trend = '上升';
    elseif pval > 0.95
        trend = '下降';
    else
        trend = '无明显趋势';
    end
end

使用这个函数时，像下面这样调用：

data = ...; % 你的数据
[tau, pval, trend] = custom_mk_test(data);

请注意，这种方法可能不如集成到MATLAB内部的工具箱那样高效和精确，但它仍然可以帮助你在没有官方支持的情况下完成趋势检验。