Sen+Mann-Kendall趋势分析：检验时间序列数据的趋势

最新推荐文章于 2025-05-27 09:40:45 发布

loop_syntax648

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本文介绍了使用Sen+Mann-Kendall趋势检验方法进行时间序列数据分析，详细阐述了如何利用非参数统计的Mann-Kendall检验和Sen方法估计趋势斜率，提供Python实现示例，帮助理解并检测数据中的趋势性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

时间序列数据是在许多领域中常见的数据类型，如气候变化、股票价格、销售趋势等。为了了解时间序列数据是否存在趋势，我们可以使用Sen+Mann-Kendall趋势检验方法。本文将详细介绍如何使用该方法进行趋势检验，并提供相应的源代码示例。

Mann-Kendall趋势检验是一种非参数统计方法，用于检验时间序列数据是否存在单调的趋势。该方法的原假设是数据没有趋势，备择假设是数据存在趋势。Sen方法用于估计趋势的斜率。

首先，我们需要导入所需的Python库，包括numpy和scipy。

import numpy as np
from scipy.stats import kendalltau

接下来，我们定义一个函数来执行Sen+Mann-Kendall趋势检验。

def sen_mann_kendall_test(data

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NDVI时间序列的趋势检验——Sen+Mann-Kendall方法

KsClang的博客

09-23

1926

趋势分析是一种常用的方法，用于检测和量化时间序列数据中的变化趋势。为了了解NDVI时间序列的趋势，可以使用Sen+Mann-Kendall方法进行趋势检验。为了了解NDVI时间序列的趋势，可以使用Sen+Mann-Kendall方法进行趋势检验。Sen+Mann-Kendall方法结合了Sen斜率估计和Mann-Kendall非参数检验，用于检测NDVI时间序列中的趋势。Sen+Mann-Kendall方法结合了Sen斜率估计和Mann-Kendall非参数检验，用于检测NDVI时间序列中的趋势。

GEE：Sen+Mann-Kendall（MK）趋势检验教程

养乐多的博客

04-09

6481

在这篇博客中，我们将介绍如何在Google Earth Engine（GEE）平台上使用Sen+Mann-Kendall（MK）趋势检验进行趋势分析。Sen+Mann-Kendall（MK）趋势检验是一种经典的非参数统计方法，它被广泛应用于趋势分析。这种方法可以检测时间序列中的变化趋势，并且不需要对数据进行任何先验假设。

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Mann-Kendall趋势检验：时间序列分析的非参数方法

最新发布

weixin_29885875的博客

05-27

631

Mann-Kendall趋势检验是一种统计方法，用于识别数据序列中是否存在显著的上升或下降趋势。由Mann和Kendall在20世纪40年代提出，此方法特别适用于处理非正态分布的数据，或者数据中存在缺失值和异常值的情况。它广泛应用于自然科学和社会科学领域，例如气候变化研究、环境监测、金融分析等。非参数统计方法是统计学中一个不依赖于数据分布特性的推断方法。它们不要求数据满足特定的分布假设（如正态分布），而是利用数据本身的信息来推断总体的特征。

Sen+Mann-Kendall（MK）趋势检验（积雪数据集）

Ffffkkkkfk的博客

03-01

577

Mann-Kendall 趋势定义为所有正的符号之和。如果后一天的积雪大于前一天的积雪，则符号为 1，如果相反，则符号为 -1，否则为零。通过迭代集合中的每个图像。

中间：时间序列趋势判断（二）——Cox-Staut趋势检验

u012579721的博客

10-17

1191

在这个程序中，我们创建了三组数据，并使用我们的Cox-Stuart检验函数检验了它们的趋势。我们可以看到，对于上升趋势的数据，函数返回了1，表示检测到了上升趋势；对于下降趋势的数据，函数返回了0，表示检测到了下降趋势；对于无趋势的数据，函数也返回了0，表示没有检测到趋势。用于判断数据的波动大小。只有当负差小于负值的阈值 -threshold 时，才认为是下降趋势；当正差和负差的总和在阈值范围内时，返回无趋势。// 这个函数执行Cox-Stuart检验，用来在一组数据的时间顺序中检验存在的趋势。

GEE：对NDVI的时间序列使用Sen+Mann-Kendall（MK）趋势检验

养乐多的博客

11-29

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Sen+MK趋势分析 Sen 斜率估计用于计算趋势值，通常与MK非参数检验结合使用。即首先计算Sen趋势值，然后使用MK方法判断趋势显著性。本文使用非参数 Mann-Kendall 检验检测图像中是否存在递增或递减趋势和 Sen 斜率以量化趋势的大小（如果存在）来检测图像中的单调趋势。本文还展示了估计 Mann-Kendall 检验统计量的方差、用于检验是否存在任何趋势的 Z 统计量以及统计量的 P 值（假设为正态分布）。需要注意的是，这里介绍的方法适用于评估离散数据（即非浮点数）中的单调趋势（即没有

使用Sen+Mann-Kendall趋势检验对NDVI的时间序列进行分析

2301_79326857的博客

08-13

1171

在本文中，我们将使用Sen+Mann-Kendall趋势检验来分析NDVI时间序列的趋势，并提供相应的源代码进行说明。通过以上代码，我们可以对NDVI时间序列进行Sen+Mann-Kendall趋势检验，并得到相应的结果。根据趋势斜率的正负以及Mann-Kendall统计检验的结果，我们可以判断植被生长状况是否存在显著的趋势。假设我们有一份包含日期和对应NDVI值的CSV文件，我们将使用pandas库读取该文件，并将其转换为一个包含日期和NDVI值的DataFrame对象。函数则用于进行趋势检验。

时间序列趋势判断（二）——Cox-Staut趋势检验

呆萌的代Ma

12-04

1831

整体的思想是：首先从中间对数据集切一刀，切成两半两边的数据一一对应的比大小，搜集一边的数据就行，看有多少比对面的大，有多少不如对面的如果比对面大的数和不如对面的数，近似服从二项分布，这不就成掷色子了么？说明没趋势，随机的啊；但如果不近似服从二项分布，就说明有趋势以上便是Cox-Staut趋势检验的基本思想方便理解可以参考：https://wenku.baidu.com/view/cec731b981c758f5f61f6760.html 示例代码 import numpy as np de

Mann-Kendall(MK)趋势分析.py

07-02

mk趋势检验代码，可计算水文、气象序列的趋势，并判断趋势的显著性，只要安装Python3以及numpy库即可计算，在test数组中输入自己的序列即可，不会可私信。相关文章见https://blog.youkuaiyun.com/Soul_taker/article/details/107090713。欢迎下载。

mann-kendall时间序列趋势检验

12-03

采用mann-kendall法，对时间序列的趋势变化进行检验，研究时间序列的发展趋势。

Sen趋势分析.txt

07-29

Sen可以用来计算连续时间序列数据的趋势分析，例如长时间序列下的NDVI，植被覆盖度，气温、降水、相对湿度等气象数据的变化趋势，对于具有空间信息的栅格数据（遥感影像）来说，ENVI可以基于栅格进行计算，将二者相结合，则可以计算具有地理信息的栅格数据的Sen趋势分析。文本文件详细分解了Sen的计算过程，以及对应在ENVI的bandmath模块中的表达式。

Mann-Kendall 检验

weixin_44259522的博客

08-11

1525

Mann-Kendall 检验是一种以非参数检验为基础，进行时间序列数据趋势分析的检验方法。，该时序数据趋势变化通过了 α 显著性水平。若 |UFi|>U_\alpha，意味着蒸散量时序数据存在显著的趋势。将逆序的蒸散量时序数据X(xn，……在特定 α 显著性水平下，采用双边趋势检验，根据正态分布表中。秩序列，用于总体趋势分析中的突变点检验。此时设定蒸散量时序数据是独立、互不干扰的，此时设定蒸散量时序数据是独立、互不干扰的，xi，yj——第i，j年对应的蒸散量；的值判断蒸散量趋势变化是否显著。

基于Theil-Sen斜率和Mann-Kendall检验的栅格数据趋势分析

frankgis的博客

12-26

1916

Sen趋势分析利用时序数据计算每个像素点的Sen趋势值，判断某种变量（如蒸散、降水、温度等）的趋势（上升、下降或无变化）。使用中位数斜率方法（Sen’s Slope）来量化趋势，适用于处理非参数时间序列数据。Mann-Kendall显著性检验对趋势进行显著性检验，判断趋势是否显著（例如，在95%置信水平下）。计算Mann-Kendall统计量 SS 和对应的标准化Z值，以衡量趋势的显著性。输出结果。

时序数据常用趋势检测方法

szwx855的专栏

02-15

5592

时序数据常用趋势检测方法

机器学习的时间序列分析：预测和趋势分析

AI天才研究院

01-13

1599

1.背景介绍 时间序列分析是一种处理和分析时间顺序数据的方法，主要用于预测和趋势分析。在现实生活中，时间序列数据是广泛存在的，例如股票价格、人口数据、气候数据等。随着数据规模的增加，人工智能和机器学习技术在时间序列分析领域取得了显著的进展。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势...

MK+Sen趋势检验（长时间栅格数据）

weixin_43887139的博客

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上时间序列栅格影像MK+Sen趋势检验

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python进行Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析

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11-27

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这样就得到了像元矩阵，矩阵中的行代表某一年的所有像元值。这样获取某一列数据就代表某个像元的时间序列数据，或者可以对矩阵进行转置，这样每一行就代表某个像元的时间序列，这里直接采用列数据。4、利用Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析计算每个像元序列的β和Z值，并根据分类函数进行分类。虽然匹配到了所有的tif文件，但不是按照年份顺序排列的，所有接下来需要对文件列表重新排序。2、获取tif文件所有像元的值，并将这些tif文件像元的值组合起来形成像元矩阵。

Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析：以多年NPP数据为例写一段python代码

04-23

好的，下面是关于Theil-Sen斜率估计和Mann-Kendall趋势分析的Python代码： ```python import numpy as np from scipy.stats import linregress # Theil-Sen斜率估计 def theil_sen(x, y): """ Calculate the slope of a set of x,y points using Theil-Sen estimator. """ n = len(x) # 多重循环遍历所有点对，计算每对点的斜率 slopes = [] for i in range(n): for j in range(i+1, n): if x[i] == x[j]: continue else: slopes.append((y[j] - y[i]) / (x[j] - x[i])) # 取所有求出的斜率的中位数 slope = np.median(slopes) return slope # Mann-Kendall趋势分析 def mann_kendall(x, alpha=0.05): """ Perform the Mann-Kendall test for trend analysis. """ n = len(x) # 计算所有排列组合的关系，计算s同候选点的差异值 s = 0 for i in range(n): for j in range(i+1, n): s += np.sign(x[j] - x[i]) # 计算Variance(s) var_s = n*(n-1)*(2*n+5) / 18 # 计算均值和标准误差 if s>0: z = (s - 1) / np.sqrt(var_s) elif s<0: z = (s + 1) / np.sqrt(var_s) else: z = 0 # 计算检验统计量和p-value p = 2*(1 - norm.cdf(abs(z))) if p < alpha: trend = 'increasing' elif p > 1-alpha: trend = 'decreasing' else: trend = 'no trend' return trend # 读取数据 year = np.arange(1982, 2018) npp = np.array([2.1, 2.2, 2.0, 2.1, 2.3, 2.5, 2.9, 3.1, 3.3, 3.5, 3.3, 3.1, 3.2, 3.0, 3.2, 3.3, 3.5, 3.0, 3.3, 3.7, 4.0, 4.4, 4.7, 5.2, 5.0, 5.2, 5.1, 5.0, 4.9, 5.0, 5.1, 5.1, 5.3, 5.6, 5.8, 6.3, 6.2]) # 计算Theil-Sen斜率估计 slope_ts = theil_sen(year, npp) print('Theil-Sen斜率估计为:', slope_ts) # 计算Mann-Kendall趋势分析 trend_mk = mann_kendall(npp) print('Mann-Kendall趋势分析结果为:', trend_mk) ``` 以上代码中，我们使用Theil-Sen斜率估计和Mann-Kendall趋势分析两种方法，对多年NPP数据进行趋势分析。其中Theil-Sen斜率估计是一种无参数的非参数方法，它可以在不需要事先知道数据分布情况的情况下，计算数据集的斜率。Mann-Kendall趋势分析是一种用于检测时间序列数据中的单调趋势的方法，由Rank Correlation方法和检测两侧检验统计量的变异性方法相结合得出结果。