Android ADF检验: 如何判断一组数据是否平稳

"Android ADF检验: 如何判断一组数据是否平稳"\nADF（Augmented Dickey-Fuller）检验是一种常用的时间序列分析方法，用于判断一组数据是否平稳。\n\n在Android中，可以使用Java的统计库来实现ADF检验。以下是一个示例代码：\n\njava\nimport org.apache.commons.math3.stat.regression.OLSMultipleLinearRegression;\nimport org.apache.commons.math3.stat.regression.SimpleRegression;\nimport org.apache.commons.math3.stat.regression.UpdatingMultipleLinearRegression;\n\npublic class ADFTest {\n public static void main(String[] args) {\n double[] data = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0}; // 替换为你的数据\n\n // 创建一个简单回归对象\n SimpleRegression regression = new SimpleRegression();\n for (int i = 0; i < data.length; i++) {\n regression.addData(i, data[i]);\n }\n double[] residuals = regression.getResiduals();\n\n // 创建一个多元线性回归对象\n UpdatingMultipleLinearRegression multipleRegression = new UpdatingMultipleLinearRegression();\n for (int i = 1; i < data.length; i++) {\n double[] x = {i, data[i - 1]};\n multipleRegression.addData(x, data[i]);\n }\n double[] multipleResiduals = multipleRegression.estimateResiduals();\n\n // 打印残差序列\n System.out.println(\"Simple Regression Residuals:\");\n for (double residual : residuals) {\n System.out.println(residual);\n }\n\n System.out.println(\"Multiple Regression Residuals:\");\n for (double residual : multipleResiduals) {\n System.out.println(residual);\n }\n\n // 进行ADF检验，判断数据是否平稳\n // TODO: 进行ADF检验的代码\n }\n}\n\n\n在上述代码中，首先通过简单回归和多元线性回归计算出残差序列。然后，你可以使用ADF检验的具体实现进行判断数据是否平稳。具体的ADF检验实现可以参考一些开源库，如JDemetra+或statsmodels。