Python气象数据处理与绘图(4):显著性检验
美国全境降雨量与空气温度的关系-核密度估计 在上面实验基础上，在 x， y 轴上分别通过 sns.rugplot 接口绘制核密度估计的一维分布图，可在一张绘图平面上同时获取联合分布和单变量分布的特征。
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。
滑动t检验是考察两组样本平均值的差异是否显著来检验突变。滑动t检验的基本思想是：把一气候序列中两段子序列均值有无显著差异看为来自两个总体均值有无显著差异的问题来检验。
我们先看一段代码：代码运行效果如下：这个绘图中我们没有作任何设置，一切交给Matplotlib处理。我们只是看到了绘制出的曲线的样子。但这与我们所想要的效果可能差异较大。所以我们还需要对图形进行一些自定义。
显著性水平怎么算
1、计算显著性水平的方法通常分为以下步骤：确定零假设和备择假设。零假设是指样本数据与总体数据没有显著差异的假设，而备择假设则是与零假设相反的假设。确定样本数据和总体数据。
2、最终，可以使用P值来表示结果的显著性水平。P值是根据F值和自由度计算得到的，代表了拒绝原假设的概率。通常，当P值小于0.05时，认为结果显著。
3、根据费希尔的理论，当p值小于0.05时在统计上是显著的，一般人们遵循费希尔设定的0.05作为显著性水平。但具体来说，还应根据预先设定的显著性水平来判断。
4、i. 首先根据设定的显著性水平α对称的划定阴影区域（区域面积为α）。如果原假设是正确的，那么采集的样本的均值落到阴影区域的概率是α。通常事先设定的α阈值都是非常小的，比如0.05，0.01等。
5、根据z值和对应的标准正态分布临界值，计算出P值。例如，如果样本数据的p值为0.04，那么P值的计算方法如下：假设零假设H0为p=0.5，即两个样本的差异不具有显著性。
6、先确定显著性水平α，一般取0.05或0.01。这决定了所查找的临界值对应的显著性水平。 确定自由度v1和v2。v1为处理之间的自由度，v2为处理内的自由度。在方差分析中，v1 = k - 1，v2 = N - k。
相对显著度怎么算
重要值是研究某个种在群落中的地位和作用的综合数量指标。是相对密度、相对频度、相对优势度的总和。其值一般介于0～300之间。以综合数值表示植物物种在群落中的相对重要值。
如图，比较两组数据之间的差异性。为Excel添加分析工具的加载项插件，步骤：office按钮-excel选项-加载项-转到-勾选分析工具库。如图：选择数据区域，数据-分析-数据分析；选择单因素方差分析。
在输出窗口中看到Coefficients这个表，然后看最右边的那个Sig列，看x对应的Sig值。 若这个sig值比你之前所设定的a值大(a值也就是显著性水平)，则认为这两组数不存在显著性差异。
P值的计算公式是 =2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时；=1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时；=Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时；总之，P值越小，表明结果越显著。
第三步，根据自由度df= n-1，查t值表，找出规定的t理论值（见附录）并进行比较。理论值差异的显著水平为0.01级或0.05级。
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