均值变点

均值变点是统计学中常用的变点分析方法，其主要思想如下：

假设有一组数据，随着某个指标变化（增大），其值逐渐增加并趋于稳定，如何判断在这个过程中是否出现了突变的情况，异样的情况？

均值变点分析方法提供了一种思路，大概如下：

1 计算总的均值和方差；

2 循环将这组有序数据分成两组，X1，X2

   计算各组的均值和方差，

   计算总方差与分组方差之和的差；

3 得到变点

function pos = meanChangePoint(X)
%     X = [0 X];
    len = length(X);
    if(len<2)
        pos = -1;
        return;
    end
    meanT = mean(X);
    meanT = repmat(meanT,1,size(X,2));
    stdT = sum((X - meanT).^2);
    resS = [];
    for i = 2:len
        mean1  = mean(X(1:i-1));
        vecmean1 = repmat(mean1,1,i-1);    
        mean2 = mean(X(i:len));
        vecmean2 = repmat(mean2,1,len - i +1);            
        stdI = sum((X(1:i-1) - vecmean1).^2) + sum((X(i:len) - vecmean2).^2);
        tmp = stdT - stdI;
        resS = [resS tmp];
    end
    [~,pos] = max(resS);
end