matlab时间序列检验

在Matlab中，可以使用adftest函数进行时间序列检验。这个函数用于检验给定时间序列是否平稳。adftest函数的输入参数包括时间序列数据的向量（y）、延时（lags）、模型（model）、检验方法（test）和显著性水平（alpha）。其中，y是时间序列数据的向量，最后一个元素是最近的观察结果；lags是可以是非负整数的标量或向量，表示延时，默认为0；model是模型，可以选择AR、ARD或TS，默认为AR模型；test是检验方法，可以选择t1表示标准的t检验，t2表示非标准的t检验，F表示F检验，默认为t1检验；alpha是显著性水平，取值范围为0.001到0.999，默认为0.05。adftest函数的输出包括拒绝原假设的结果（h）、p值（pValue）、检验统计量（stat）、临界值（cValue）和回归结果（reg）。

例如，在Matlab中执行adftest检验时间序列数据的平稳性时，可以使用以下代码：

[h,pValue,stat,cValue,reg = adftest(y);

其中，y是时间序列数据的向量。

根据执行结果，如果h等于1，则表示不拒绝原假设，即数据是平稳的。可以使用fprintf函数将结果输出，如下所示：

fprintf('显著性|%6.6f\n',h);
fprintf('检验统计量|%6.6f\n',stat);
fprintf('p-value|%6.6f\n',pValue);
fprintf(' 1%%|%6.6f\n',cValue(1));
fprintf(' 5%%|%6.6f\n',cValue(2));fprintf('10%%|%6.6f\n',cValue(3));

以上代码会输出显著性、检验统计量、p值以及不同显著性水平下的临界值。

综上所述，Matlab中可以使用adftest函数进行时间序列检验，通过设置参数可以获得相应的统计结果。