adf检验的matlab代码

使用Matlab进行ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验的代码如下：

% 准备进行ADF检验的时间序列数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

% 进行ADF检验
[h,pValue,stat,cValue,reg] = adftest(data);

% 显示ADF检验结果
disp(['ADF统计量： ', num2str(stat)]);
disp(['p值： ', num2str(pValue)]);
disp(['ADF临界值： ', num2str(cValue)]);
disp(['回归方程系数： ', num2str(reg.coeff(1)), ' ', num2str(reg.coeff(2))]);

在上面的代码中，首先我们定义了一个时间序列数据`data`，可以根据实际情况进行修改。然后使用`adftest`函数对该时间序列数据进行ADF检验。该函数的输出结果包括`h`（用于判断是否拒绝原假设的检验结果）、`pValue`（p值）、`stat`（ADF统计量）、`cValue`（ADF临界值）和`reg`（回归方程系数）。最后，通过`disp`函数将检验结果打印出来，方便查看。

ADF检验的目的是检测时间序列数据是否具有平稳性。当p值小于显著性水平（通常为0.05）时，可以拒绝原假设，即时间序列数据是平稳的。如果ADF统计量小于ADF临界值，则可以认为时间序列数据是平稳的。回归方程系数则表示了回归方程中的截距和斜率。

这是一个简单的使用Matlab进行ADF检验的例子，你可以根据具体的数据和需求进行相应的修改和扩展。