result里面没有residuals

对不起，关于ADF检验，有时候`adf.test()`函数确实不会直接返回`residuals`。如果你想要得到残差，通常是在做回归分析之后。如果你已经进行了线性回归或者其他形式的模型估计，并且想查看残差，可以这样做：

例如，假设你在做时间序列模型，先拟合一个ARIMA模型：

model <- arima(your_data, order=c(1,0,0))

然后你可以从模型对象中提取残差：

result.resid <- resid(model)

接下来，你可以按照之前的方法对残差进行ADF检验，并绘制图形：

df <- data.frame(residuals = result.resid, type = "ADF")

ggplot(df, aes(x = residuals)) +
    geom_histogram(binwidth = 0.5, fill = "lightblue", color = "black") +
    labs(title = "Residuals from ADF Test", x = "Residuals", y = "Frequency")

如果你只是单纯地做了ADF检验，并没有回归操作，那么`result`对象中确实不会有残差。请确认你的代码是否包含了回归或其他类型的模型计算。

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inverted residuals

倒置残差（inverted residuals）是一种用于深度神经网络中的模块结构，它可以在保持模型轻量化的同时提高模型的性能。该结构的核心思想是在深度网络中引入轻量级的瓶颈结构，通过将输入数据的通道数降低到较小的值，然后再将其扩展回原始的通道数，从而减少了计算量和参数数量。同时，倒置残差还可以通过使用深度可分离卷积和线性瓶颈结构来进一步减少计算量和参数数量。

matlab residuals

在 Matlab 中，residuals 函数用于计算线性回归模型的残差。残差是指每个观测值与回归线之间的差异，可以帮助评估模型的拟合优度。residuals 函数的语法如下：

res = residuals(mdl)

其中，mdl 是拟合好的线性回归模型。函数将返回一个列向量 res，其中包含每个观测值的残差。可以使用 plot 函数将残差可视化，以便更好地理解模型的拟合情况。