mk秩次检验法 代码

MK秩次检验法（Mann-Kendall Rank Test）是一种非参数的统计方法，用于检验数据序列的趋势性。它不需要对数据分布做出任何假设，适用于各种类型的数据。

MK秩次检验法的原假设是数据序列没有趋势性，而备择假设是数据序列具有趋势性。该方法通过计算序列中各对数据的差异符号，从而得到每个数据在整个序列中的秩次。然后，根据秩次值的正负情况，计算秩次和的Z值。最后，根据Z值对应的正态分布概率，确定检验的显著性水平。

以下是MK秩次检验法的代码示例：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

def mk_test(data):
    n = len(data)
    # 计算秩次
    rank = np.zeros(n)
    for i in range(n):
        rank[i] = sum(data[j] < data[i] for j in range(n)) + 1
    
    # 计算秩次和
    s = sum(rank)
    
    # 计算Z值
    var_s = (n * (n - 1) * (2 * n + 5)) / 18
    if s > 0:
        z = (s - 1) / np.sqrt(var_s)
    elif s < 0:
        z = (s + 1) / np.sqrt(var_s)
    else:
        z = 0
    
    # 计算显著性水平
    p = 2 * (1 - norm.cdf(abs(z)))
    
    return z, p

# 示例数据
data = [3, 5, 7, 12, 15, 18, 20, 25, 27, 30]
z_value, p_value = mk_test(data)

print("Z值:", z_value)
print("P值:", p_value)

代码中使用numpy库计算秩次和和正态概率，scipy库的norm模块计算正态分布概率。输入的数据序列为示例数据，可以根据需要进行替换。最后，打印出Z值和P值，分别表示趋势的显著性和检验的显著性水平。