请教各位：我是用arima过程做adf单位根检验，最后结果如下：，怎么看该序列是平稳的还是非平稳的？没学过时间序列，望解答，谢谢。
                                                    Name of Variable = var

                                              Mean of Working Series      2.7524
                                              Standard Deviation        1.690617
                                              Number of Observations          25


                                                        Autocorrelations

                 Lag    Covariance    Correlation    -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1      Std Error

                   0      2.858186        1.00000    |                    |********************|             0
                   1      2.307370        0.80728    |            .       |****************    |      0.200000
                   2      1.727789        0.60451    |        .           |************        |      0.303540
                   3      1.064447        0.37242    |      .             |*******      .      |      0.348383
                   4      0.608734        0.21298    |     .              |****          .     |      0.363960
                   5      0.361779        0.12658    |     .              |***           .     |      0.368911
                   6      0.201247        0.07041    |     .              |*             .     |      0.370644

                                                 "." marks two standard errors


                                                    Inverse Autocorrelations

                               Lag    Correlation    -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

                                 1       -0.44774    |           *********|       .            |
                                 2       -0.18945    |            .   ****|       .            |
                                 3        0.14902    |            .       |***    .            |
                                 4        0.06832    |            .       |*      .            |
                                 5       -0.09090    |            .     **|       .            |
                                 6        0.02592    |            .       |*      .            |


                                                    Partial Autocorrelations

                               Lag    Correlation    -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

                                 1        0.80728    |            .       |****************    |
                                 2       -0.13553    |            .    ***|       .            |
                                 3       -0.21152    |            .   ****|       .            |
                                 4        0.05429    |            .       |*      .            |
                                 5        0.08483    |            .       |**     .            |
                                 6       -0.04953    |            .      *|       .            |


                                             Autocorrelation Check for White Noise

                  To        Chi-             Pr >
                 Lag      Square     DF     ChiSq    --------------------Autocorrelations--------------------

                   6       35.48      6    <.0001     0.807     0.605     0.372     0.213     0.127     0.070


                                            Augmented Dickey-Fuller Unit Root Tests

                    Type           Lags         Rho    Pr < Rho        Tau    Pr < Tau          F    Pr > F

                    Zero Mean         0     -2.6048      0.2579      -5.58      <.0001
                                      1     -2.6882      0.2500      -2.63      0.0109
                    Single Mean       0     -4.0066      0.5117      -4.70      0.0010      19.24    0.0010
                                      1     -5.0852      0.3896      -3.36      0.0231       6.34    0.0245
                    Trend             0     -3.9591      0.8717      -2.51      0.3224      10.55    0.0017
                                      1     -7.0997      0.5965      -2.95      0.1655       6.04    0.0950