GEE做sen趋势并进行mk检验,请写出代码
时间: 2023-08-25 11:04:39 浏览: 69
下面是基于Python的GEE做SEN趋势并进行MK检验的代码:
```python
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
import numpy as np
from pymannkendall import Trend
# 读取数据并进行数据预处理
data = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据
data = data.dropna() # 删除缺失值
data['time'] = pd.to_datetime(data['time']) # 将时间列转换为时间格式
data = data.set_index('time') # 将时间列设置为索引列
# 计算SEN趋势
model = sm.GEE.from_formula('y ~ time', groups='id', data=data, cov_struct=sm.cov_struct.Exchangeable())
result = model.fit()
beta_sen = result.params['time']
# 计算MK检验结果
trend = Trend(data['y'])
mk_test = trend.mann_kendall()
# 输出结果
print('SEN趋势系数: ', beta_sen)
print('MK趋势检验结果: ', mk_test.trend)
```
其中,data.csv是包含时间和响应变量y的数据文件,id是个体的标识符。在代码中,我们首先读取数据并进行数据预处理,然后使用GEE模型计算SEN趋势系数,最后使用pymannkendall包中的Trend类进行MK检验。最后输出SEN趋势系数和MK趋势检验结果。