此代码执行了两种修正后的Mann-Kendall检验,考虑了时间序列的自相关(Hamed和Rao,1998)。替代了对趋势的传统检验方法,检验了向量V中趋势缺失的零假设。测试结果显示H = 1,在显著性水平alpha上拒绝了原假设。H = 0表示未能在显著性水平alpha上拒绝原假设。
修正Mann-Kendall趋势检验考虑自相关的非参数修正方法-matlab开发
相关推荐
Cox-Stuart 非参数趋势检验
此代码执行双尾 Cox-Stuart 检验的一种版本,用于检验向量 V 中是否存在趋势。该检验的零假设是 V 中不存在趋势。检验结果在 H 中返回,其中 H = 1 表示在 alpha 显著性水平上拒绝原假设,H = 0 表示未能在 alpha 显著性水平上拒绝原假设。
Matlab
19
2024-05-12
利用Mann-Kendall-Tau-B技术增强的Matlab开发
利用Mann-Kendall-Tau-B技术,包括Sen斜率法的非参数趋势检验,进行Matlab开发。
Matlab
15
2024-07-23
估计自相关函数MATLAB中的自相关函数估计方法
给定信号向量“y”,计算其自相关函数的估计值。此方法从延迟1开始,直至延迟$p$,适用于实数或复数信号向量。
Matlab
12
2024-08-25
水准面的非平行性及其修正数计算
随着研究的深入,我们探讨了水准面的非平行性及其修正计算方法。
Access
13
2024-07-16
使用背景图像进行渐晕效果修正MATLAB开发方法
这种方法利用背景图像进行渐晕效果的修正。其逻辑简单易懂,是一种直接应用于渐晕效果修正的技术。
Matlab
5
2024-09-21
Matlab自相关函数实现方法对比
自相关是信号中的重要工具,Matlab 了两种常见的实现方法,挺实用的。第一种方法是公式法,也就是通过循环手动计算自相关函数,虽然代码写起来比较直观,但效率稍微差一点。第二种方法是用xcorr函数,内置的功能相对更高效,直接调用就能实现。不过,虽然xcorr方便,但如果你要更深入地理解自相关的原理,手动实现的公式法还是挺值得尝试的。总体来说,Matlab 这两种方法各有优缺点,你可以根据自己的需求选择使用。如果你要在 Matlab 中进行自相关,可以参考一下以下相关文章,这些链接里有更多的实现细节和技巧。
Matlab
0
2025-06-24
空间自相关指标显著性检验
空间自相关指标显著性检验通过标准化 Z 值实现。Moran's I 显著性检验公式为:
E(I) = 1/(n-1)
统计分析
15
2024-05-13
OCP-053修正版无乱码vce题目206修正
备考时修正版053 vce题目修正,以确保内容清晰无误。
Oracle
15
2024-07-27
局部空间自相关分析方法
局部空间自相关分析方法主要包括以下三种:
空间联系的局部指标 (LISA)
G 统计量
Moran 散点图
统计分析
15
2024-05-12