Python Mann-Kendall

Python中的Mann-Kendall（MK）检验是一种非参数统计测试方法，用于评估时间序列数据是否存在单调趋势。它是由Roger Mann和Stuart Kendall在1974年提出的，主要用于气候变化、水资源管理等领域的数据分析。Mann-Kendall检验不需要对数据分布做假设，而是基于秩次顺序来进行。

在Python中，你可以使用`scipy.stats.mannkendall`函数来执行Mann-Kendall检验。基本步骤包括：
1. **数据准备**：整理好时间序列数据，通常是一个一维数组或列表。
2. **计算秩**：根据数据值从小到大排序，给每个观测值分配一个秩。
3. **生成S和D统计量**：S是所有成对观察点秩差的绝对值之和，D是S除以n(n-1)/2。
4. **确定p值**：依据累积分布函数（CDF）计算得出显著性水平。

例如：

from scipy import stats

# 假设有一个名为data的时间序列
data = [random.sample(range(10), 5) for _ in range(10)]  # 生成示例数据
_, p_value = stats.mannkendall(data)
trend = 'increasing' if p_value < 0.05 else ('decreasing' if p_value > 0.05 else 'no trend')

print(f"Mann-Kendall Test Result: Trend is {trend}, p-value: {p_value}")