[GitHub - mmhs013/pyHomogeneity: A python package for homogeneity test of time series data.](https://github.com/mmhs013/pyHomogeneity) > 均質性検定とは、2つ（以上）のデータセットが同じ分布に由来しているかどうかを調べる統計的検定方法である。時系列では，均質性検定は，系列内の1つ（またはそれ以上）の変化/変化点を検出するために適用される．この変化点は、データセットがその分布を変化させるところで発生します。多くの統計解析では、均質なデータセットが必要です。それが、統計解析で重要なテストである理由です。 --- - Pettitt (1979) 以降のアプローチは、連続データの水文系列や気候系列における単一の変化点を検出するために一般的に適用されるものである。これは，H0: T 個の変数が，同じ位置パラメータを持つ1つまたは複数の分布に従う（変化なし），という選択肢に対して，変化点が存在する，という対立仮説を検定する．ノンパラメトリック統計量は，次のように定義される． [https://cran.r-project.org/web/packages/trend/vignettes/trend.pdf](https://cran.r-project.org/web/packages/trend/vignettes/trend.pdf)