mk趋势检验python代码

以下是使用Python进行Mann-Kendall趋势检验的示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import kendalltau

def mk_test(data):
    n = len(data)
    s = 0
    for k in range(n-1):
        for j in range(k+1, n):
            s += np.sign(data[j] - data[k])
    
    uniq, counts = np.unique(data, return_counts=True)
    if len(uniq) == len(data):
        var_s = (n*(n-1)*(2*n+5))/18
    else:
        var_s = (n*(n-1)*(2*n+5) - sum(counts*(counts-1)*(2*counts+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

    p = 2*(1 - norm.cdf(abs(z)))
    trend = "increasing" if z > 0 else "decreasing" if z < 0 else "no trend"

    return z, p, trend

# 示例数据
data = [10, 13, 15, 7, 8, 11, 9]

z, p, trend = mk_test(data)
print("Mann-Kendall Test:")
print("Z-statistic:", z)
print("P-value:", p)
print("Trend:", trend)

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个`mk_test`函数，该函数接受一个数据列表作为输入，并返回Mann-Kendall趋势检验的结果：Z统计量，P值以及趋势（增加、减少或无趋势）。

然后，我们提供了一个示例数据列表`data`，并调用`mk_test`函数进行趋势检验。最后，打印出检验结果。

请注意，示例代码中使用了`numpy`和`scipy.stats`库来进行计算和统计。确保在运行代码之前安装这些库。