Bei der Untersuchung von Zeitreihen aus der Telekommunikationsindustrie ergab sich die Notwendigkeit, ein ohne künstliche Annahmen über die Daten auskommendes und effizientes Verfahren zur Ermittlung "interessanter" Ereignisse zu entwickeln.

Dafür wurde als Basis der Mann-Kendall Test verwendet, ein Verfahren der robusten Statistik. Es kommt ohne Annahmen über die Verteilung der Grundgesamtheit der zu testenden Daten aus, und ist dazu geeignet, Trends und "points of change" in den Daten zu finden (siehe etwa Mann-Kenndall Test und Kendall Rank Correlation Coefficient).

Warum es sich lohnt, gängige Algorithmen noch mal genau zu untersuchen.
Zu diesem Zeitpunkt in 2004 war allerdings kein Verfahren auffindbar, welches nicht quadratischen - und somit zu hohen - Aufwand erfordert hätte. Auch entsprechende Nachfragen in einschlägigen Foren brachten keine Abhilfe. Dies regte Dr. Werner an, eine effiziente Lösung mit loglinearer statt quadratischer Laufzeit zu entwickeln und diese Verbesserung 2004 in der Gruppe sci.stat.math mitzuteilen (siehe Mann-Kendall test statistic ).

Dies war noch bevor der heute oft zitierte Artikel von D. Christensen 2005 erschien (siehe Fast algorithms for the calculation of Kendall's tau) - wobei nach einem kurzen Austausch beide feststellen mussten, dass ihnen W.R.Knight mit seiner Lösung aus dem Jahr 1966 um Jahrzehnte voraus war... Zur Ehrenrettung beider muss allerdings gesagt werden, dass dieser Artikel erst 2012 online verfügbar gemacht wurde.