MATLAB与DPS做Mann-Kendall显著性检验

Mann-Kendall显著性检验

工具：1、MATLAB
2、DPS
3、示例数据（数据采用的是魏凤英老师《现代气候统计诊断预测技术》中的1900-1990年上海市的年平均气温数据）
Mann-Kendall原理可详细参考https://wenku.baidu.com/view/6fd3fe5b6edb6f1afe001f2f.html
1.数据

1900        15.4
1901        14.6
1902        15.8
1903        14.8
1904        15
1905        15.1
1906        15.1
1907        15
1908        15.2
1909        15.4
1910        14.8
1911        15
1912        15.1
1913        14.7
1914        16
1915        15.7
1916        15.4
1917        14.5
1918        15.1
1919        15.3
1920        15.5
1921        15.1
1922        15.6
1923        15.1
1924        15.1
1925        14.9
1926        15.5
1927        15.3
1928        15.3
1929        15.4
1930        15.7
1931        15.2
1932        15.5
1933        15.5
1934        15.6
1935        16.1
1936        15.1
1937        16
1938        16
1939        15.8
1940        16.2
1941        16.2
1942        16
1943        15.6
1944        15.9
1945        16.2
1946        16.7
1947        15.8
1948        16.2
1949        15.9
1950        15.8
1951        15.5
1952        15.9
1953        16.8
1954        15.5
1955        15.8
1956        15
1957        14.9
1958        15.3
1959        16
1960        16.1
1961        16.5
1962        15.5
1963        15.6
1964        16.1
1965        15.6
1966        16
1967        15.4
1968        15.5
1969        15.2
1970        15.4
1971        15.6
1972        15.1
1973        15.8
1974        15.5
1975        16
1976        15.2
1977        15.8
1978        16.2
1979        16.2
1980        15.2
1981        15.7
1982        16
1983        16
1984        15.7
1985        15.9
1986        15.7
1987        16.7
1988        15.3
1989        16.1
1990        16.2

MATLAB实现

参考网上多个代码可得
https://www.ilovematlab.cn/thread-246993-1-1.html
https://blog.csdn.net/qq_25102303/article/details/100727568
http://wap.sciencenet.cn/blog-1103122-843106.html

clc
clear all
A=xlsread('C:\Users\Administrator\Desktop\tem.xls');%输入数据文件
x=A(:,1); % 时间列
y=A(:,2); % 数据列
N=length(y);
n=length(y);
Sk=zeros(size(y));
UFk=zeros(size(y));
s=0;
for i=2:nfor j=1:iif y(i)>y(j)s=s+1;elses=s+0;endendSk(i)=s;E=i*(i-1)/4; Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72; UFk(i)=(Sk(i)-E)/sqrt(Var);
end
y2=zeros(size(y));
Sk2=zeros(size(y));
UBk=zeros(size(y));
s=0;
for i=1:ny2(i)=y(n-i+1);
end
for i=2:nfor j=1:iif y2(i)>y2(j)s=s+1;elses=s+0;endendSk2(i)=s;E=i*(i-1)/4; Var=i*(i-1)*(2*i+5)/72;UBk(i)=0-(Sk2(i)-E)/sqrt(Var);
end
UBk2=zeros(size(y));
for i=1:nUBk2(i)=UBk(n-i+1);
end
h1=plot(x,UFk,'r-','linewidth',1.5);
hold on
h2=plot(x,UBk2,'b-.','linewidth',1.5);
axis([min(x),max(x),-5,6]);
xlabel('年份','FontName','TimesNewRoman','FontSize',12);
ylabel('时间序列数据','FontName','TimesNewRoman','Fontsize',12);
hold on
plot(x,0*ones(N,1),'-.','linewidth',1);
ylim([-8 8]);
h3=plot(x,1.96*ones(N,1),':','linewidth',1);
plot(x,-1.96*ones(N,1),':','linewidth',1);
legend([h1 h2 h3],'UF统计量','UB统计量','0.05显著水平','Location','NorthEast');
f1=UFk;
f2=UBk2;

运行结果：

4. DPS实现
时间序列->时间序列突变点分析

《现代气候统计诊断预测技术》书里的图：

同一组数据，做出的M-K结果，分析这三张图可知，MATLAB的结果图与其他两张图相比，还是有些差异（UF、UB曲线起点、交点等），但是DPS软件的结果与书中的图一样。
附：Mann-Kendall检验还可在EXCEL中实现，但是还没尝试过，有时间了再尝试一下
参考：http://www.docin.com/p-875075825.html

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