excel版本的MK trend test的英文说明及使用方法，包括置信区间等，只要把数据输入进去就可以了

存在季节性的 Sen 趋势测试 - Sen T 另一种季节性趋势测试具有良好的功效，可在存在季节性周期时检测单调趋势。 但只应在没有数据丢失的情况下使用。 当没有数据丢失时，此测试比 Kendall Seasonal 更准确（除非考虑了序列依赖性？请参阅 sktt.m 了解季节性 Kendall 测试和斜率。 - 吉尔伯特第 17.4 节，第 230 页 此函数中有一个子函数 'rank' 用于计算数据集中所有值的排名。 Matlab 的tiedrank 估计排名与此统计所需的排名不同。 句法： [T sig] = SenT(datain, alpha) 输入： datain(:,1) = 年份（例如 1999） datain(:,2) = 季节（例如 1 到 12） datain(:,3) = 要分析的值alpha = 用于两个尾部测试（例如 0.05） 输出： T = Sen

CES Trend Watch 2022 - 电子消费展 报告

黄土时间序列的季节性分解 Seasonal-Trend-Loess（STL）算法将时间序列分解为季节，趋势和残差成分。 该算法使用（ 为原始论文）来平滑循环子序列（例如，下例中所示的CO 2数据中的所有January值）。 从信号中去除季节性之后，对余数进行平滑处理（分多个步骤）以找到趋势。 重复此过程，并可能包括利用Loess的加权最小二乘法基础进行的鲁棒性迭代，以消除异常值的影响。 详细信息在进行了描述。 stl-decomp-4j是可从获得的原始Ratfor / Fortran的Java端口（为；也包含在examples/StlPerfTest/fortran_benchmark ），已扩展为支持局部二次插值。 stl-decomp-4j期望间隔均匀的数据且没有缺失值，类似于原始的Fortran版本（以及和版本，它们都在后台使用原始的Fortran版本）。 查看了解TODO等。

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VC++自动数据模拟生成趋势图源码，可以编译通过，仅供参考

我已经应用了大趋势扩散方法来生成与我的应用程序相关的虚拟样本，您可以根据您当前的问题使用或修改此代码。 此样本中的特征是房间数量、走廊大小和房间大小（对于模块化建筑），理想的输出是估计模拟器的菌落大小和限制参数。 您可以通过此电子邮件向我提出任何问题或疑问： aqillakhamis@gmail.com

c#编写的实时趋势示例，使用visual studio自带的chart，定时器实时绘制趋势，可以手动设置纵坐标上下限，也可根据数据实时值自动设置纵坐标上下限。

1039组-美国婴儿名字趋势 大事记 里程碑的详细信息可在Canvas（左侧的侧边栏，Course Project）上或。 用大约150-200个字词描述您的主题/兴趣 我们选择此美国婴儿名字数据集，是因为有趣的是在整个100年中看到了特定区域的命名趋势。 该数据集收集了1990年代至2014年美国各州和国家/地区的婴儿名字。我们将分析州/州/地区数据集，并比较各州之间最受欢迎和最不受欢迎的婴儿名字，以通过地理位置了解相似之处。 还将分析国家一级的数据集，以查看100年来是否存在总体命名趋势。 可以通过比较给定时间段内最受欢迎的男孩/女孩的名字来完成。 最终，我们可以比较州和国家级数据集，并查看哪个州的命名趋势与国家趋势最相似。 当然，从分析中可以回答许多有趣的问题。 我们期待着通过查看近年来和各性别的命名趋势来预测新生儿的名字是否可能。 通过仪表板工具构建GUI，可以公开查看我们从该数

Matlab仿真EMD趋势估计 该代码随附马斯特里赫特大学数据科学和人工智能理学学士学位所需的论文“通过经验模态分解进行趋势估计和去除”。 贾科莫·安纳尔迪（Giacomo Anerdi）- 需要Matlab来运行全部代码。 所需的MATLAB工具箱是： 统计和机器学习工具箱 信号处理工具箱 符号数学工具箱 使用Gabriel Rilling（已包含在存储库中）的EMD MATLAB包，该包可从以下位置检索： 如何设置软件 下载资料夹 在MATLAB中，将资源库文件夹设置为当前文件夹 运行setup.m脚本 笔记： 由于文件太大，包含用于查找比率方法的置信区间的所有150,000个实现的文件丢失了。 但是，可以使用reals_for_optimal_p_script.m脚本创建一组新的实现。