mk检验matlab代码

您好，要进行MK检验的Matlab代码可以参考以下示例：

% 生成随机数据
n = 100;
x = randn(n, 1);
y = randn(n, 1);

% 计算MK统计量
diff_x = bsxfun(@minus, x, x');
diff_y = bsxfun(@minus, y, y');
S = sign(diff_x) .* sign(diff_y);
MK_stat = sum(S(:));

% 计算p值
var_S = n * (n - 1) * (2 * n + 5) / 18;
z = (MK_stat - sign(MK_stat) * 0.5) / sqrt(var_S);
p = 2 * (1 - normcdf(abs(z)));

% 输出结果
fprintf('MK统计量: %.2f\n', MK_stat);
fprintf('p值: %.4f\n', p);

这段代码首先生成两个长度为100的随机向量`x`和`y`，然后计算它们的MK统计量和对应的p值。MK统计量的计算使用了`bsxfun`函数，可以高效地计算所有排列组合的差值符号的乘积。p值的计算则使用了标准正态分布的累积分布函数`normcdf`。您可以根据自己的具体需求进行修改和调整。