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[讨论] 时间序列变化趋势检验

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新浪微博达人勋

发表于 2021-10-24 22:10:42 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 守护最好的深深 于 2021-10-24 22:12 编辑

请问一下,图里用mk检验计算的P值,如何可以用matlab代码进行实现呢
QQ图片20211024220729.png
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新浪微博达人勋

发表于 2021-10-29 15:11:33 | 显示全部楼层

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不知道{:5_196:}{:5_196:}
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新浪微博达人勋

发表于 2022-1-10 19:47:11 | 显示全部楼层

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您好,请问这个图是在哪里看到的呢,能否告知一下
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新浪微博达人勋

发表于 2022-3-1 12:53:44 | 显示全部楼层

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你好,请问这是什么文章的里面的图啊,我想看看,他趋势转折点判断用的什么办法
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新浪微博达人勋

发表于 2022-4-5 06:53:56 | 显示全部楼层
本帖最后由 zhaokg 于 2022-6-11 06:37 编辑

如果有人需要一个贝叶斯算法的话,我开发了一个时间序列趋势,断点/突变分析,和时间序列分解算法BEAST. 这里有更多介绍 http://github.com/zhaokg/Rbeast.

具体而言, beast可以在R和Matlab中调用:

in R
  1. install.packages("Rbeast")
  2. data(Nile)                       #  annual streamflow of the Nile River   
  3. out = beast(Nile, season='none') #  'none': trend-only data without seasonlaity   
  4. print(out)                  
  5. plot(out)
复制代码



                               
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in Matlab:
  1. eval(webread('http://b.link/beast',weboptions('cert',''))) % install BEAST to your local machine
  2. load('Nile.mat')                          % annual streamflow of the Nile River startin from year 1871
  3. out = beast(Nile, 'season', 'none','start', 1871)  % trend-only data without seasonality
  4. printbeast(out)
  5. plotbeast(out)
复制代码



Matlab中另外一个例子
  1. load('googletrend.mat') % Monthly Google search trend data of 'beach' since Jan 2004
  2. o = beast( beach )      % Apply BEAST to the 'beach time series: beach is a data vector only; the time
  3.                         % info can be supplied using the start and deltat
  4.                         % keywords, as in the next commented line
  5. %o = beast( beach,'start',[2004,1],'deltat',1/12 )
  6. printbeast(o)           % print the changepoints detected
  7. plotbeast(o)            % plot the results: o.season.Y and o.trend.Y are the seasonal and trend compoents
复制代码

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新浪微博达人勋

发表于 2024-3-13 16:40:19 | 显示全部楼层
沉迷于学习而无法自拔。
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