matlab进行MK趋势检验的代码

Matlab 中进行 MK (Mann-Kendall) 趋势检验是一种非参数的时间序列分析方法，用于检测数据是否存在上升或下降的趋势。以下是进行基本 MK 检验的基本步骤和简单代码示例：

% 假设你已经有了一个名为 'data' 的时间序列数组
data = [your_data_array]; % 请替换为你的实际数据

% 安装并加载 'tseries' 包，如果没有安装可以使用下面命令
if ~isToolboxInstalled('tseries')
    addpath(genpath(fullfile(matlabroot,'toolbox','tseries')));
end

% 使用 'mktest' 函数进行 Mann-Kendall 测试
[h, pvalue, trend] = mktest(data);

% 分析结果：
% h: 是否拒绝原假设（无趋势，h=0；有上升趋势，h>0；有下降趋势，h<0）
% pvalue: 单尾概率值，如果小于给定的显著性水平（如0.05），则拒绝原假设
% trend: 如果 h ≠ 0，则返回趋势的方向，0表示无趋势，正值表示上升，负值表示下降

% 可视化趋势和检验结果
[mkStat, ci] = kendalltest(data);
plot(mkStat(:,1), data, 'o', 'MarkerSize', 8, 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(ci(:,1), ci(:,2), 'r-');
legend('Data', '95% CI', 'Trend');

% 设置显著性水平
alpha = 0.05;
if pvalue < alpha
    disp(['Reject the null hypothesis of no trend with a p-value of ', num2str(pvalue)]);
else
    disp(['Fail to reject the null hypothesis of no trend with a p-value of ', num2str(pvalue)]);
end

请确保将 `your_data_array` 替换为你想要分析的实际数值数据，并根据需要调整显著性水平 (`alpha`)。