[h,p,stat,cvalue,reg]=adftest(logUSprice,'model','ARD','lags',6);

这是一个ADF检验的代码，其中logUSprice是被检验的时间序列数据，'model'指定了模型类型，这里是自回归度数自适应模型（ARD），'lags'指定了最大滞后阶数，这里是6。函数会返回检验的统计量、p值、检验结果、临界值和回归结果等信息。ADF检验用于检验一个时间序列是否平稳，如果p值小于显著性水平（例如0.05），则拒绝原假设，认为该序列是平稳的。

相关问题

[h,pvalue,stat,cvalue] = lbqtest(res)

[h,pvalue,stat,cvalue] = lbqtest(res) 是一个进行Ljung-Box检验的函数，用于检验时间序列数据的自相关性。

其中，res是待检验的时间序列残差（或称为白噪声），可以是ARIMA模型、回归模型等预测模型的残差。

函数返回的结果包括：

h：检验结果的统计量，是一个布尔型数组。如果为1，表示在给定的显著性水平下拒绝原假设，即序列存在自相关性；如果为0，表示不能拒绝原假设，即序列不存在自相关性。

pvalue：检验的P值，是一个0到1之间的数值。一般来说，如果P值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，即认为序列存在自相关性。

stat：检验统计量，用于判断序列的自相关性。统计量越大，表明序列的自相关性越强。

cvalue：临界值，也被称为临界点，用于比较检验统计量的大小。如果检验统计量大于临界值，则表示在给定的显著性水平下存在自相关性。

总的来说，通过这个函数可以进行Ljung-Box检验，判断给定的时间序列数据是否存在自相关性，并给出相应的统计结果和判断依据。

matlab解释residual=infer(fit, growth(7:end));[h,pValue,stat,cValue]=lbqtest(residual,'lags',12);

这行MATLAB代码的作用是进行线性回归模型的残差检验。其中，`fit` 是已经拟合好的线性回归模型，`growth(7:end)` 是用于预测的未知数据。

具体来说，`infer(fit, growth(7:end))` 用于预测 `growth` 中第 7 到最后一个数据点的值，并计算预测值和实际值之间的残差。

接下来，`lbqtest(residual, 'lags', 12)` 用于进行残差的 LBQ 检验，其中 `residual` 是残差序列，`lags` 为检验时考虑的滞后阶数。返回结果中，`h` 表示检验的显著性水平是否小于给定的显著性水平，若 `h` 为 1，则拒绝原假设；`pValue` 表示假设检验的 P 值；`stat` 表示 LBQ 检验的统计量值；`cValue` 表示 LBQ 检验的临界值。

综上，这行代码的作用是预测未知数据并检验拟合的线性回归模型的残差是否为白噪声。如果残差不是白噪声，则说明模型的拟合效果可能不太好，需要进一步优化。