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。

相关问题

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。

adf检验 matlab

### 如何在 MATLAB 中进行 ADF 检验

为了在 MATLAB 中执行 ADF (Augmented Dickey-Fuller) 检验，可以通过 `adftest` 函数来完成。下面展示了一个完整的示例代码，该代码首先生成一个随机时间序列作为测试数据，接着调用 `adftest` 对其进行了 ADF 检验，并解释了返回的结果。

% 生成一个示例时间序列数据
data = randn(100, 1); % 假设这是一个平稳的时间序列

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

% 输出检验结果
if h == 0
    disp('无法拒绝原假设：时间序列存在单位根（非平稳）。');
else
    disp('拒绝原假设：时间序列不存在单位根（平稳）。');
end

disp(['p 值: ', num2str(pValue)]);
disp(['检验统计量: ', num2str(stat)]);
disp(['临界值: ', num2str(cValue)]);

上述代码片段展示了如何利用 `adftest` 函数来进行 ADF 检验并解析输出结果[^1]。变量 `h` 是一个布尔标志位，用来表示是否能够拒绝含有单位根这一零假设；而 `pValue`, `stat`, 和 `cValue` 则分别对应于 P 值、ADF 统计量以及相应的临界值。