Android ADF线性平稳性检测代码示例 - 使用Apache Commons Math

在Android中，可以使用Java编写代码来判断一组数据是否是线性平稳的。下面是一个示例代码：

import org.apache.commons.math3.stat.regression.OLSMultipleLinearRegression;
import org.apache.commons.math3.stat.regression.SimpleRegression;

public class ADFTest {

    public boolean isDataStationary(double[] data) {
        int n = data.length;
        
        // 创建一个简单回归对象
        SimpleRegression regression = new SimpleRegression();
        
        // 用数据填充回归对象
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            regression.addData(i, data[i]);
        }
        
        // 获取回归系数和截距
        double slope = regression.getSlope();
        double intercept = regression.getIntercept();
        
        // 创建一个多重线性回归对象
        OLSMultipleLinearRegression mlr = new OLSMultipleLinearRegression();
        
        // 用数据填充多重线性回归对象
        double[][] x = new double[n][2];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            x[i][0] = i;
            x[i][1] = data[i];
        }
        mlr.newSampleData(data, x);
        
        // 获取多重线性回归的残差
        double[] residuals = mlr.estimateResiduals();
        
        // 创建一个简单回归对象来检测残差是否是随机游走
        SimpleRegression residualsRegression = new SimpleRegression();
        
        // 用残差数据填充回归对象
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            residualsRegression.addData(i, residuals[i]);
        }
        
        // 获取残差回归的斜率和截距
        double residualsSlope = residualsRegression.getSlope();
        double residualsIntercept = residualsRegression.getIntercept();
        
        // 判断是否是线性平稳
        if (slope < 0 && residualsSlope < 0 && intercept - residualsIntercept > 0) {
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }
}

这里使用了Apache Commons Math库中的SimpleRegression和OLSMultipleLinearRegression来进行回归分析和残差检验。isDataStationary方法接收一个double类型的数组作为输入数据，并返回一个boolean类型的结果，表示输入数据是否是线性平稳的。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。