MK突变检验

MK趋势检验MATLAB代码详解####一、MK趋势检验简介Mann-Kendall (MK)检验是一种非参数统计检验方法，用于检测时间序列数据中的趋势变化。它不仅可以判断时间序列是否存在单调上升或下降的趋势，还可以确定趋势变化的显著性。在环境科学、水文学、气象学等多个领域有着广泛的应用。 ####二、MATLAB代码详解##### 1.数据准备我们需要从Excel文件中读取数据。在这个例子中，数据存储在一个名为A的变量中，并将其分为两个向量x和y，分别代表时间序列的时间戳和观测值。 matlab A = b;t%假设b是从Excel文件读取的数据x = A(:,1); %第一列为时间戳y =

您可以使用自己的数据进行修改，并详细说明结果图。已经标注了需要修改的部分，只需导入您的数据并运行。

该文档收录了Pettitt突变检测算法的原始资料，取自国外大学图书馆公开资源，适用于需要参考Pettitt算法的用户。

MATLAB 的趋势用起来，老实说，这套泰森斜率+MK 检验函数还挺顺手的。Sen's 方法加上 Mann-Kendall Tau-b，非参数、对异常值不敏感，适合做气象水文、环境数据那类时间序列。 函数结构清晰，调用方式简单，不管你是搞科研还是做工程，拿来就能用。不像有些包封装得太狠，这份代码保留了足够的灵活度，自己改起来也不麻烦。参数设置合理，输出结果也直观，看趋势方向、显著性啥的一目了然。 配套资源也丰富，像是修正 Mann-Kendall 趋势检验、MK 趋势检验代码解析这些文章，建议你一起看看。哦对了，还有个蛮实用的例子，用在新冠疫情趋势上，链接我也贴下面了。 如果你要带自相关的数据

LM 检验的 STATA 代码，挺适合做时间序列或者面板数据里的误差自相关检测。用起来不复杂，几行命令搞定，效率也不错。你只要有点 STATA 的基础，跑起来没啥障碍。 STATA 里的LM 检验，蛮适合你在做残差独立性的时候用一用。尤其在回归模型里，经常会遇到自相关问题，直接上这段代码，就能省不少功夫。 命令格式直观，比如xtserial y x1 x2，你把变量名一换就行。响应也快，结果也清晰，适合快速验证模型设定有没有问题。 你如果刚接触 STATA，也可以先看看这篇Stata 初学者教程，基本命令讲得蛮清楚，跟着跑一遍就有感觉了。 另外，MATLAB 也有不少跟LM 算法相关的实现，比

假设检验建立在承认原假设（H0）的前提下，即概率很小的事件（H1）不太可能发生。实验中若出现概率很高的事件，则拒绝原假设，接受备择假设（H1）。

在总体分布未知的情况下，SPSS 非参数检验可以利用样本数据推断总体的分布或各总体的分布是否存在显著差异。 SPSS 非参数检验的类型: 单样本非参数检验 两独立样本的非参数检验 多独立样本的非参数检验 两配对样本的非参数检验 多配对样本的非参数检验

使用Lilliefors正态性检验评估数据分布是否符合正态分布。

采用Access快速开发 应用于医学检验报告系统 具有实用参考价值

单变量均值的利器就是 SPSS 里的单样本 T 检验。用起来挺顺手，适合那种你只拿到一组样本，想看看它跟理论值有没有差异的场景，比如产品尺寸有没有偏差、问卷平均分是不是达标这类。操作逻辑也比较直观，就是告诉 SPSS 你关注哪个变量，还有你心里的那个“标准值”，它就给你算出差不多的置信区间，还配好了显著性检验结果，响应也快，图表也清楚。如果你之前用过SAS做 T 检验，切到 SPSS 会感觉界面友好多了，适合不太爱写代码的朋友。想在代码层面理解的，也可以看看SAS 实现方式，两者对比一下也挺有意思。另外，做检验前别忘了正态性这关。SPSS 没默认给你跑这个，得自己加个 K-S 或 Shapir