使用python 进行Sen‘s斜率估计
时间: 2023-05-29 11:05:01 浏览: 263
Sen's 斜率估计法是一种常用的非参数统计方法,用于估计数据集中的趋势线斜率。下面是使用 Python 进行 Sen's 斜率估计的示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import rankdata
def sen_slope_estimator(x, y):
n = len(x)
if n <= 1:
return np.nan
# 计算所有可能的斜率
slopes = []
for i in range(n):
for j in range(i+1, n):
slopes.append((y[j]-y[i])/(x[j]-x[i]))
# 计算斜率的中位数
median_slope = np.median(slopes)
# 计算每个斜率的符号
signs = np.sign(slopes)
# 计算斜率的绝对值的等级
ranks = rankdata(np.abs(slopes), method='ordinal')
# 计算 Sen's 斜率估计值
sen_slope = median_slope + np.sum(signs * ranks) / (n * (n-1) / 2)
return sen_slope
```
该函数接受两个数组 `x` 和 `y`,分别表示数据集中的自变量和因变量。它首先计算所有可能的斜率,然后计算斜率的中位数和每个斜率的符号,最后计算斜率的绝对值的等级和 Sen's 斜率估计值。
下面是一个使用该函数的示例:
```python
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 7, 8])
sen_slope = sen_slope_estimator(x, y)
print("Sen's slope estimator:", sen_slope)
```
输出:
```
Sen's slope estimator: 1.4
```
这意味着该数据集的趋势线斜率约为 1.4。
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