气象数据为什么要使用mk检验

mk检验功能强大。不需要样本遵从一定的分布，部分数据缺失不会对结果造成影响，不受少数异常

值的干扰，适用性强。不但可以检验时间序列的变化趋势，还可以检验时间序列是否发生了突变。

mk突变检验有多个突变点的解决方法有应用二代测序技术、逐一检测、结合其他检测方法。

1、应用二代测序技术：二代测序技术可以同时检测多个突变点，而且准确度更高，可以避免漏检或误检的情况。

2、逐一检测：对于患者有多个突变点的情况，可以采用逐一检测的方法，即先检测一个突变点，确定其敏感性后，再逐一检测其他突变点。

3、结合其他检测方法：可以结合其他检测方法（如DNA芯片技术、荧光原位杂交技术等）来检测患者的突变点，以提高检测的准确度和覆盖面。

MK（Mann-Kendall）趋势检验

气象学中常用的Mann-Kendall趋势检验，是一种非参数统计检验方法。该方法可用于分析中心趋势不稳定的时间序列，基于数据的秩，而不是数据本身。Mann-Kendall趋势检验适用于分析持续增长或下降趋势(单调趋势)的时间序列数据。适用于所有的分布(即数据不需要满足正态分布的假设)，但数据应该没有序列相关性。如果数据具有序列相关性，则会在显著性水平(p值)上产生影响。

更进一步的原理和公式可以参考这个博客。

今天要介绍的是一个python第三方包----pymannkendall，该包集成了MK（Mann-Kendall）趋势检验，而不需要自己写公式定义函数

1、UF和UB值

UF值>0，说明持续增长趋势，值在005显著性水平线上，说明通过005显著性检验

1）UF和UB曲线的交点在置信水平区间[-196 196]内，并且确定交点具体年份，说明该年份参数呈现突变性增长状态；

2）如果交点不位于检验范围内，说明交点没有通过005 的检验，所以该年份参数突变性上升不具有突变性

扩展资料：

mk检验是曼－肯德尔法，又称Mann—Kenddall 检验法，是一种气候诊断与预测技术，应用Mann-Kendall检验法可以判断气候序列中是否存在气候突变，如果存在，可确定出突变发生的时间。Mann-Kendall检验法也经常用于气候变化影响下的降水、干旱频次趋势检测。由于最初由曼(HBMann)和肯德尔(MGKendall)提出了原理并发展了这一方法，故称其为曼—肯德尔 (Man-Kendall)法。

检验的计算方法是：

对于具有n个样本量的时间序列X，构造一秩序列。秩序列sk是第i时刻数值大于j时刻数值个数的累计数。在时间序列随机独立的假定下，定义统计量。统计量中中UF1=0，E(sk)，Var(sk)是累计数sk的均值和方差，在x1，x2，，xn相互独立，且有相同连续分布时，它们可由下式算出UFi为标准正态分布，它是按时间序列x顺序x1，x2，，xn计算出的统计量序列，给定显著性水平α，查正态分布表，若|UFi|>Ua，则表明序列存在明显的趋势变化。按时间序列x逆序xn，xn-1，，x1，再重复上述过程，同时使UBk=_UFk，k=n，n_1，，1)，UB1=0。这一方法的优点在于不仅计算简便，而且可以明确突变开始的时间，并指出突变区域。因此，是一种常用的突变检测方法。

表明存在多个突变类型或者存在多个突变体亚型。

MK突变检验主要是通过检测白血病细胞中的染色体变异情况，如果MK突变检验结果中出现多个交点，表明存在多个突变类型或者存在多个突变体亚型，需要进一步分析和鉴定。

MK突变是一种常见的遗传突变，常用于诊断急性髓性白血病和其他血液系统疾病。

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