adf检验matlab

ADF检验是一种常见的统计检验，用于检验给定时间序列是否平稳。在Matlab中，可以使用adftest函数来进行ADF检验。该函数可以有多种调用方式。简单调用方式为h = adftest(y)，其中y为待检验的时间序列数据。多参数调用方式为[h,pValue,stat,cValue] = adftest(y,'alpha',0.05)，其中pValue表示检验的p值，stat表示ADF统计量的值，cValue表示临界值。根据返回的h值，可以判断时间序列是否平稳。如果h为1，则拒绝原假设，表明序列是平稳的。如果h为0，则不能拒绝原假设，表明序列不是平稳的。另外，通过pValue的值和stat与cValue的比较，也可以判断时间序列是否平稳。

相关问题

ADF检验 matlab

ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test）是一种常用的统计检验方法，用于检验给定时间序列数据是否平稳。在Matlab中，可以使用函数adftest来进行ADF检验。该函数的使用方法如下：

[h, pValue, stat, cValue, reg] = adftest(y)
[h, pValue, stat, cValue, reg] = adftest(y, param1, val1, param2, val2, ...)

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。函数的返回值包括：h表示平稳性的检验结果（1表示拒绝原假设，即序列是平稳的；0表示无法拒绝原假设，即序列不是平稳的），pValue表示检验的p值，stat表示检验统计量的值，cValue表示临界值，reg表示回归结果。

通过ADF检验可以判断时间序列数据的平稳性。根据原假设和备择假设进行检验，如果h的值为1，则可以拒绝原假设，认为序列是平稳的；如果h的值为0，则无法拒绝原假设，认为序列不是平稳的。此外，还可以通过pValue的值进行判断，如果pValue小于显著性水平（通常为0.05），则可以认为序列是平稳的。

以下是一些

adf检验matlab代码

以下是一个简单的AD测试Matlab代码示例：

% 生成正态分布随机数据
data = normrnd(0,1,100,1);
% 进行AD测试
[h, p, stat] = adtest(data)
% 输出结果
if h == 0
    fprintf('数据符合正态分布\n');
else
    fprintf('数据不符合正态分布\n');
end
fprintf('p值为: %f\n', p);
fprintf('统计量为: %f\n', stat);

在这个代码中，我们使用 `normrnd` 函数生成了100个符合正态分布的随机数据。然后，我们使用 `adtest` 函数对这些数据进行AD测试，并将测试结果保存在 `h`（假设检验结果）、`p`（p值）和 `stat`（统计量）变量中。最后，我们根据假设检验结果输出数据是否符合正态分布，并输出p值和统计量。

需要注意的是，AD测试是基于样本的假设检验，因此测试结果可能受到样本大小的影响。在实际应用中，我们应该根据具体情况选择合适的假设检验方法。