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pyMannKendall 使用教程

【免费下载链接】pyMannKendall 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyMannKendall

项目介绍

pyMannKendall 是一个用于非参数 Mann-Kendall 趋势检验的 Python 包。Mann-Kendall 检验是一种广泛使用的非参数统计方法，用于检测时间序列数据中的趋势。该包提供了多种 Mann-Kendall 家族的检验方法，适用于各种趋势分析场景。

项目快速启动

安装

首先，你需要安装 pyMannKendall 包。你可以使用 pip 进行安装：

pip install pymannkendall

或者使用 conda 安装：

conda install -c conda-forge pymannkendall

或者从源码安装：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyMannKendall
cd pyMannKendall
python setup.py install

依赖包

pyMannKendall 需要以下依赖包：

numpy
scipy

功能概述

pyMannKendall 提供了 11 种不同的 Mann-Kendall 检验方法和 2 种 Sen's 斜率估计器：

原始 Mann-Kendall 检验 (original_test)：基本的非参数趋势检验
Hamed 和 Rao 修正 MK 检验 (hamed_rao_modification_test)：处理序列自相关问题
Yue 和 Wang 修正 MK 检验 (yue_wang_modification_test)：方差修正方法
预白化修正 MK 检验 (pre_whitening_modification_test)：预白化时间序列
趋势自由预白化修正 MK 检验 (trend_free_pre_whitening_modification_test)：移除趋势分量后预白化
多元 MK 检验 (multivariate_test)：多参数趋势分析
季节性 MK 检验 (seasonal_test)：处理季节性时间序列
区域 MK 检验 (regional_test)：区域尺度趋势分析
相关多元 MK 检验 (correlated_multivariate_test)：参数相关时的趋势分析
相关季节性 MK 检验 (correlated_seasonal_test)：季节性相关数据趋势分析
偏 MK 检验 (partial_test)：考虑独立变量影响的趋势分析
Theil-Sen 斜率估计器 (sens_slope)：估计单调趋势幅度
季节性 Theil-Sen 斜率估计器 (seasonal_sens_slope)：季节性数据的趋势幅度估计

基本使用

以下是一个简单的示例，展示如何使用 pyMannKendall 进行 Mann-Kendall 趋势检验：

import numpy as np
import pymannkendall as mk

# 示例数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 进行 Mann-Kendall 检验
result = mk.original_test(data)

# 输出结果
print(result)

输出结果将包含趋势、p 值、z 值等信息。

详细示例

数据准备

项目中提供了几个示例数据集，位于 Examples 目录下：

daily-total-female-births.csv：1959年加利福尼亚每日女性出生数据
shampoo.csv：3年期间洗发水月销售数据
AirPassengers.csv：1949-1960年国际航空公司月乘客数据

完整分析示例

import numpy as np
import pandas as pd
import pymannkendall as mk
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv("Examples/daily-total-female-births.csv", parse_dates=['Date'], index_col='Date')

# 进行趋势分析
result = mk.original_test(data['Births'])

# 输出详细结果
print(f"趋势: {result.trend}")
print(f"显著性: {result.h}")
print(f"p值: {result.p}")
print(f"z值: {result.z}")
print(f"Kendall Tau: {result.Tau}")
print(f"斜率: {result.slope}")
print(f"截距: {result.intercept}")

结果解释

Mann-Kendall 检验返回的结果包含以下字段：

trend：趋势方向（增加、减少或无趋势）
h：是否存在趋势（True/False）
p：显著性检验的 p 值
z：标准化检验统计量
Tau：Kendall Tau 系数
s：Mann-Kendall 得分
var_s：方差 S
slope：Theil-Sen 估计器/斜率
intercept：Kendall-Theil 稳健线的截距

应用案例

气候数据分析

pyMannKendall 可以应用于气候变化分析、水文数据分析、股票市场趋势分析等场景：

import pymannkendall as mk

# 示例气候数据
climate_data = [23.4, 24.5, 25.6, 26.7, 27.8, 28.9, 30.0, 31.1, 32.2, 33.3]

# 进行 Mann-Kendall 检验
result = mk.original_test(climate_data)

# 输出结果
print(f"气候数据趋势: {result.trend}")
print(f"显著性水平: {result.p}")

季节性数据分析

对于具有季节性模式的数据，可以使用季节性检验：

# 季节性数据趋势分析
seasonal_result = mk.seasonal_test(seasonal_data, period=12)
print(f"季节性趋势: {seasonal_result.trend}")

最佳实践

数据预处理：在进行趋势检验之前，确保数据已经过适当的预处理，如去除异常值、填补缺失值等。
方法选择：根据数据特性选择合适的检验方法：
- 无自相关：使用原始检验
- 存在自相关：使用修正方法（Hamed-Rao 或 Yue-Wang）
- 季节性数据：使用季节性检验
- 多变量数据：使用多元检验
结果解释：理解 Mann-Kendall 检验结果的含义，特别是 p 值和趋势的解释。通常 p < 0.05 表示统计显著性。
可视化：结合 matplotlib 或 seaborn 进行数据可视化，更直观地展示趋势。

测试验证

项目包含完整的测试套件，可以使用 pytest 运行测试：

pytest -v

典型生态项目

pyMannKendall 可以与其他数据分析和可视化工具结合使用：

Pandas：用于数据处理和分析
Matplotlib 和 Seaborn：用于数据可视化
SciPy：用于更高级的统计分析

通过这些工具的结合使用，可以更全面地分析和展示数据的趋势和特征。

注意事项

Mann-Kendall 检验要求数据没有序列相关性，如果存在序列相关，可能会影响显著性水平。
对于季节性数据，务必使用季节性检验方法。
结果解释时应考虑实际应用背景，统计显著性不一定代表实际重要性。

pyMannKendall 提供了一个强大而灵活的工具集，用于各种时间序列数据的趋势分析，是环境科学、气候研究、经济学等领域研究人员的宝贵工具。

【免费下载链接】pyMannKendall 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyMannKendall

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考