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AI摘要
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。
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(dataNDVI时间序列分析之Sen+MK分析全过程梳理
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