pettitt突变检验的matlab代码

以下是一个使用Matlab进行Pettitt突变检验的代码示例：

function [tau, p_value] = pettitt_test(data)
    n = length(data);
    U = zeros(n,n);

    for i = 1:n
        for j = 1:n
            if data(i) < data(j)
                U(i,j) = 1;
            elseif data(i) > data(j)
                U(i,j) = -1;
            else
                U(i,j) = 0;
            end
        end
    end

    S = zeros(n,1);
    for i = 1:n
        S(i) = sum(U(:,i));
    end

    tau = max(abs(S));
    p_value = 2 * exp(-6 * tau^2 / (n^3 + n^2));

end

% 示例使用：
data = [10, 12, 14, 16, 18, 20, 15, 13, 11, 9];
[tau, p_value] = pettitt_test(data);
disp(['Tau:', num2str(tau)]);
disp(['P-value:', num2str(p_value)]);

在示例中，首先定义了一个名为`pettitt_test`的函数，该函数接受一个数据向量作为输入。然后，根据Pettitt检验的方法，计算了相关的统计量tau和p-value。

最后，在示例中使用了一个数据向量`data`来测试`pettitt_test`函数，并显示计算得到的tau和p-value的值。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据数据的特点进行适当的调整和优化。