同一组数据，滞后阶都设置过的，就是残差的单位根检验相差这么大的，回归方法都一样的

Differences in p-value results from an Augmented Dickey-Fuller (ADF) test between Python and MATLAB could arise from several factors:
1.        Implementation Differences: Python's statsmodels and MATLAB's adftest might use slightly different algorithms or criteria for the ADF test.
2.        Test Assumptions: The ADF test in both Python and MATLAB make assumptions about the data and the test, including assumptions about the presence of a unit root, the presence of a drift term or a deterministic time trend, and so forth. If the assumptions are not met, it can lead to different results.
3.        Different Levels of Significance: Python and MATLAB may use different levels of significance, which could lead to different p-value interpretations.
4.        Sample Size: The number of observations used for the test can significantly impact the p-value. Ensure that both Python and MATLAB are working with the same dataset size.
5.        Lag Length Selection: The choice of maximum lags in the ADF regression could be different in Python and MATLAB, causing differences in the outcome.
6.        Data Preprocessing: Ensure that your data preprocessing steps are the same across both platforms.
If you're getting significantly different p-values, I'd recommend reviewing the test parameters and the implementation details in both Python and MATLAB, ensuring that you're comparing like-for-like in terms of data, assumptions, and the statistical test itself. If the differences persist, it might be helpful to seek advice from a statistician or someone familiar with the specific nuances of these testing methods in Python and MATLAB.

一个可能的原因是你在两次测试中使用的统计软件、模型设定、数据处理方法等不同，导致结果有显著差异。下面是几个可能的解决方案：
1.        确认你的软件版本和实现方法是否一致：不同的统计软件可能使用稍微不同的算法来进行ADF测试，可能会导致结果的不同。
2.        检查你的模型设定：ADF检验的设定可能包括有无趋势项、有无截距项等，不同的设定可能导致检验结果的不同。如果你在一个软件中设置了有趋势项，在另一个软件中没有设置，那么结果就可能会不同。
3.        检查你的滞后阶数选择：在进行ADF检验时，我们需要选择一个滞后阶数。不同的滞后阶数可能会导致不同的检验结果。你需要确认在两次测试中使用的滞后阶数是否一致。
4.        确认你的数据预处理方法是否一致：如果你在进行ADF检验前对数据进行了预处理（比如对数变换、差分等），你需要确认在两次测试中使用的预处理方法是否一致。
如果你确认了以上所有设定都是一致的，但是结果仍然不同，那么可能需要进一步查看软件的具体实现细节，或者寻求更专业的帮助。同时，你也需要记住，ADF检验只是检验时间序列平稳性的一种方法，存在一定的局限性。在进行统计分析时，我们应当综合考虑各种信息，而不是完全依赖单一的检验结果。

肯定都一致的，之前在网上就看到有人说R跟MATLAB单位根有不同结果，至于算法方面，那只有看开发人员的源码了。PS·有人吐槽过scipy的积分算法也有问题

换成skit-learn或者其他的python包试试看，如果知道检验指标的计算公式的话 ，可以用python代码直接计算看看结果

增强Dickey Fuller（ADF）测试的结果有时会在不同的软件实现之间有所不同，几个潜在原因：
1.实现差异：Python和MATLAB可能使用不同的算法或方法来实现ADF测试。这些变化可能源于数字库、统计包或开发人员所做的特定实现选择的差异。这些差异可能导致略有不同的结果。
2.默认设置：Python和MATLAB可能对ADF测试有不同的默认设置。例如，他们可能使用不同的滞后选择方法、临界值表或处理缺失值的方法。这些默认设置可能会影响测试结果，尤其是在数据具有特定特征或问题的情况下。
3.版本差异：如果使用不同版本的Python和MATLAB库或提供ADF测试功能的包，则这些版本之间的算法、错误修复或默认设置可能存在差异。这些差异可能导致不一致的结果。
4.数据预处理：在进行ADF测试之前，数据预处理步骤的差异也可能导致不一致。例如，处理缺失值、数据转换或去趋势方法的差异可能会影响结果。确保在Python和MATLAB中对数据进行一致的预处理，以最大限度地减少这种差异。

要解决这些不一致问题，可以尝试以下步骤：
1.检查参数：查看并比较Python和MATLAB中ADF测试实现中使用的参数和设置。确保它们是一致的，并考虑调整参数以匹配两个实现。
2.比较输出：仔细比较Python和MATLAB的输出和结果。查找测试统计数据、p值、临界值或其他相关度量中的差异。了解这些差异有助于确定不一致的根源。
3.更新库/包：确保在Python和MATLAB中都使用相关库或包的最新版本。更新到最新版本可以帮助调整实现并减少不一致。