python中如何进行mann-kendall趋势检验
时间: 2023-10-18 22:04:43 浏览: 88
在Python中,可以使用PyMannKendall包进行Mann-Kendall趋势检验。具体实现步骤如下:
1.使用pip安装PyMannKendall包:
```
pip install PyMannKendall
```
2.导入PyMannKendall包和需要检验的数据:
```
from PyMannKendall import mk_test
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
```
3.使用mk_test()函数进行趋势检验,返回检验的结果和p值:
```
trend, h, p, z, Tau, s, var_s, slope, intercept = mk_test(data)
print(trend, h, p, z, Tau, s, var_s, slope, intercept)
```
其中,trend表示数据趋势的变化方向(“increasing”为递增趋势,“decreasing”为递减趋势,“no trend”为无趋势),h表示在95%的置信水平下是否拒绝原假设,p为双尾假设的p值,z表示标准正态变量z-score,Tau表示Kendall's Tau系数,s表示块排名求和统计量,var_s为s的方差,slope和intercept为拟合线的斜率和截距。
这是Python中进行Mann-Kendall趋势检验的一般步骤,您可以根据实际情况进行相应的调整。
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python中实现Mann-Kendall趋势检验代码
以下是Python中实现Mann-Kendall趋势检验的代码示例:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import norm
def mann_kendall(x):
n = len(x)
s = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
for j in range(i+1, n):
sgn = np.sign(x[j] - x[i])
s[i, j] = sgn
for k in range(i+1, j):
s[k, j] += sgn
sn = s.sum()
var_sn = n*(n-1)*(2*n+5)/18
if sn > 0:
z = (sn-1)/np.sqrt(var_sn)
elif sn == 0:
z = 0
else:
z = (sn+1)/np.sqrt(var_sn)
p = 2*(1-norm.cdf(abs(z)))
return z, p
```
该函数接受一维数组x作为输入,并返回Mann-Kendall趋势系数z和显著性水平p值。
python中实现mann-kendall趋势检验的代码和每一步的解释
Mann-Kendall趋势检验是一种常用的非参数方法,用于检测时间序列数据中是否存在着趋势性的变化。下面是Python中实现Mann-Kendall趋势检验的代码及其每一步的解释:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import norm
def mann_kendall_test(x):
# 计算x的长度n和每个数据点之间的差di
n = len(x)
di = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
for j in range(n):
di[i,j] = x[i] - x[j]
# 计算符号函数s
sgn = np.sign(di)
s = np.sum(sgn, axis=1)
# 计算u的值以及方差和标准差
u = np.sum(s)
var_u = n*(n-1)*(2*n+5)/18
std_u = np.sqrt(var_u)
# 计算z的值以及p-value
if u > 0:
z = (u - 1)/std_u
elif u < 0:
z = (u + 1)/std_u
else:
z = 0
p = 2*(1 - norm.cdf(abs(z)))
return u, s, z, p
```
1. 首先导入所需的库,包括`numpy`和`scipy.stats.norm`。
2. 定义一个名为`mann_kendall_test`的函数,该函数接受一个长度为n的一维数组x作为输入,用于计算Mann-Kendall趋势检验的各项统计参数。
3. 计算x中每个数据点之间的差di,即构建差分矩阵。
4. 计算符号函数sgn,即以每个差值的正负作为其符号。
5. 计算每个数据点的符号值之和s,即求出每个数据点前面有多少个比它小的数据点。
6. 计算u值,即s的总和。
7. 计算u的方差var_u和标准差std_u。
8. 根据u的值计算z的值。
9. 计算p-value,可通过`1 - norm.cdf(abs(z))`来实现,其中`norm.cdf()`是标准正态分布的累积分布函数。
使用该函数进行Mann-Kendall趋势检验时,只需将待分析的时间序列数据输入到该函数中,即可得到u值、符号函数值、z值和p-value。如果p-value小于0.05,说明存在着趋势性的变化。