小编use*_*733的帖子

我这里有一系列数据.现在pd是区分不同元素的标识符(有2228个唯一元素),Date是日期,excess只是一列值.我想测试的平稳性excess对于每个pd使用Box.test,adf.test以及kpss.test在中fpp包.为了说明我的意思,以pd= 1为例:

library(fpp)

pd1 <- read.delim("E:/something/something/pd1.txt") # Here I just extracted only the corresponding values for pd = 1 from the data file #

excessret <- matrix(0,dim(pd1),1)

excessret[,1] <- pd1[,3]

Box.test(excessret[,1], lag=20, type="Ljung-Box")

adf.test(excessret[,1], alternative="stationary")

kpss.test(excessret[,1])

三项测试的结果分别为:

Box-Ljung test

data:  excessret[, 1]
X-squared = 47.7202, df = 20, p-value = 0.0004656    


Augmented Dickey-Fuller Test

data:  excessret[, 1]
Dickey-Fuller …

我在MATLAB中有一个代码,它可以处理非常小的数字,例如,我的值大约为10 ^ { - 25},但是当MATLAB进行计算时,值本身会舍入为0.注意,我我不是指format显示这些额外的小数,而是将数字本身更改为0.我认为原因是因为默认情况下,MATLAB在小数点后最多使用15位进行计算.如何更改此值以便保留非常小的数字,因为它们在计算中？

编辑:

我的代码如下:

clc;
clear;

format long;

% Import data
P = xlsread('Data.xlsx', 'P');
d = xlsread('Data.xlsx', 'd');
CM = xlsread('Data.xlsx', 'Cov');


Original_PD = P;                       %Store original PD
LM_rows = size(P,1)+1;                           %Expected LM rows
LM_columns = size(P,2);                 %Expected LM columns
LM_FINAL = zeros(LM_rows,LM_columns);    %Dimensions of LM_FINAL

for ii = 1:size(P,2)

P = Original_PD(:,ii);
% c1, c2, ..., cn, c0, f
interval = cell(size(P,1)+2,1);

for i = 1:size(P,1)
    interval{i,1} = NaN(size(P,1),2);
    interval{i,1}(:,1) = -Inf;
    interval{i,1}(:,2) …