用Daniel检验MATLAB代码，具体一点

下面是在MATLAB中使用Daniel方法进行平稳性检验的代码示例：

% 生成一个随机序列作为示例数据
data = randn(100, 1);

% 计算数据的一阶差分
data_diff = diff(data);

% 计算差分序列的均值和标准差
mu = mean(data_diff);
sigma = std(data_diff);

% 计算Daniel检验的统计量
daniel_stat = abs((data_diff - mu) / sigma);

% 根据统计量的阈值判断数据是否平稳
alpha = 0.01;
critical_value = norminv(1 - alpha / (2 * length(data_diff))) * sqrt(2 / (length(data_diff) - 1));
is_stationary = all(daniel_stat < critical_value);

% 输出检验结果
if is_stationary
    disp('数据是平稳的');
else
    disp('数据不是平稳的');
end

在上面的代码中，我们首先生成一个随机序列作为示例数据，然后计算该数据的一阶差分，即 `data_diff = diff(data)`。接着，我们计算差分序列的均值 `mu` 和标准差 `sigma`，并利用这些值计算Daniel检验的统计量 `daniel_stat`。最后，我们根据统计量的阈值 `critical_value` 判断数据是否平稳，如果所有统计量都小于阈值，那么数据就是平稳的。

需要注意的是，上面的代码中使用了 MATLAB 内置的 `norminv` 函数计算正态分布的逆函数。此外，阈值的选择可能会影响检验结果，因此需要根据具体的情况进行调整。