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ADF单位根检验MATLAB程序.zip_ADF检测_ADF检验_matlab_adftest_ADF检验MATLAB

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简介：
本资源提供了一套用于执行ADF（Augmented Dickey-Fuller）单位根检验的MATLAB代码，帮助用户判断时间序列数据是否具有平稳性。包含详细的注释和示例，适用于经济、金融数据分析。 在MATLAB中检验数据的单位根可以通过编写特定的代码来实现。关于单位根检测的MATLAB代码可以帮助用户分析时间序列数据中的平稳性特征。

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  • ADF单位根检验MATLAB程序.zip_ADF检测_ADF检验_matlab_adftest_ADF检验MATLAB
    优质
    本资源提供了一套用于执行ADF（Augmented Dickey-Fuller）单位根检验的MATLAB代码，帮助用户判断时间序列数据是否具有平稳性。包含详细的注释和示例，适用于经济、金融数据分析。 在MATLAB中检验数据的单位根可以通过编写特定的代码来实现。关于单位根检测的MATLAB代码可以帮助用户分析时间序列数据中的平稳性特征。
     
  • 单位根检验的ADF方法
    优质
    简介：单位根检验中的ADF（Augmented Dickey-Fuller）方法是一种用于检测时间序列数据平稳性的统计技术，通过判断是否存在单位根来确定序列是否为非平稳过程。 ADF单位根检验算法程序可以用来判断数据的平稳性，帮助大家快速学习编写adf。
     
  • MK检验程序_MK检验的Matlab代码_ MK突变检验
    优质
    本段介绍了一种用于数据分析和气候变化研究中的趋势检测工具——MK检验及其对应的Matlab实现代码。该方法能够有效地识别数据序列中是否存在单调性变化，并广泛应用于环境科学领域，帮助科研人员深入理解长期观测数据的趋势与突变点。 MK检验的代码用于突变检验，但不涉及趋势检验。
     
  • 单位根检验的手段
    优质
    单位根检验是一种统计方法，用于判断时间序列数据是否存在单位根，即非稳定性的特征。这种检验对于确定经济和金融数据分析中的平稳性至关重要。 时间序列数据分析过程中会进行数据的平稳性检验，这是其中的一种方法。
     
  • Python中ADF单位根检验结果查看方法实现
    优质
    本文介绍了如何在Python中使用ADF（Augmented Dickey-Fuller）测试进行单位根检验，并展示了如何解析和展示其检验结果。 本段落主要介绍了如何使用Python进行ADF单位根检验并查看结果的实现方法，具有一定的参考价值，希望能为大家提供帮助。
     
  • Pettitt检验的MATLAB实现代码.rar_Pettitt检验_MATLAB实现_pettitt_pettitt检测
    优质
    本资源提供Pettitt非参数趋势检测方法在MATLAB中的实现代码。适用于环境科学、水文学等领域，帮助用户识别时间序列数据中的突变点。 使用MATLAB语言编程实现Pettitt检验的方法涉及编写特定的代码来执行统计分析中的这个非参数方法。此过程通常包括数据预处理、计算累积量以及确定突变点等步骤，以检测时间序列中是否存在变化时刻。通过在MATLAB环境中实施这些算法，可以有效地识别和评估环境科学或工程应用等领域内的时间序列数据的变化情况。
     
  • MATLAB中的MK检验程序
    优质
    本程序为在MATLAB环境下执行Mann-Kendall (MK)趋势检测统计检验而设计，适用于分析时间序列数据的趋势变化。 % Mann-Kendall突变检测 % 数据序列y % 结果序列UFk，UBk2 %-------------------------------------------- % 读取excel中的数据，赋给矩阵y A=xlsread(kk.xls, Sheet1); x=A(:,1); % 时间序列 y=A(:,2); % 径流数据列
     
  • KS检验的Matlab小程序
    优质
    本简介提供了一个用于执行Kolmogorov-Smirnov (KS) 检验的MATLAB小程序。该程序旨在帮助用户便捷地分析样本数据是否符合特定分布，或是比较两组样本间是否存在显著差异。通过直观的界面和详细的参数设置选项，用户能够高效完成统计假设检验工作。 用于判断给定数据源在置信率为0.05时的概率分布形式。A的形式为n×1，添加了威布尔分布。（1）求取待检测数据的特征参数；（2）根据特征参数对应的标准分布生成匹配数据；（3）利用K-S检验方法比较匹配数据和待检测数据之间的相似性，并给出检验结果。
     
  • KS检验MATLAB小程序.zip
    优质
    这段资料提供了一个用于执行Kolmogorov-Smirnov（KS）统计检验的MATLAB小程序，帮助用户评估数据是否符合特定分布或比较两组样本的累积分布函数。 用于判断给定数据源在置信水平为0.05的情况下是否符合特定的概率分布形式。A的形式为n×1，采用威布尔分布进行分析：（1）求取待检测数据的特征参数；（2）根据这些特征参数生成与标准分布相匹配的数据集；（3）利用K-S检验方法比较匹配数据和原始待测数据之间的相似性，并给出相应的统计检验结果。
     
  • M-K检验的Matlab程序
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB编写实现M-K（Mann-Kendall）检验的代码。通过该程序，用户可以便捷地进行时间序列数据的趋势分析。 M-K趋势检验适用于长时间序列的气象要素分析，并且经过验证是可用的。如果有需要案例数据的需求，可以私下发送。M-K趋势检验可用于长时间序列的气象要素检验，亲测有效，如有需求可私下发案例数据。