Theil–Sen estimator与mann-kendall结合的问题

强不强

泰尔森估算（英文：Theil–Sen estimator）是通过选择通过成对点的所有线的斜率的中值来稳健地将线拟合到平面中的采样点（简单线性回归）的方法。 它也被称为Sen的斜率估计，斜率选择，单中值方法，Kendall鲁棒线拟合方法，和Kendall-Theil鲁棒线。 它以Henri Theil和Pranab K. Sen命名，他们分别在1950年和1968年以及Maurice Kendall之后发表了关于这种方法的论文。
——摘自百度百科
我在配合使用mann-kendall估计与Theil–Sen estimator中发现很有意思的事情是由于遥感数据在多年上的数值很多都相同，导致尽管出现了在显著性满足的条件下,sen 的斜率值为0，例如图1把了34年的数据C342 = 561个斜率，从小到大排列后，斜率值为0的很多，中值很容易偏移到0上。我还用 'Pearson', 'Kendall', or 'Spearman' 分别检验，P值在0.005左右，很是意外。
大家有什么想法吗？

雅荷ypj

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