说错了，最后一句是ADF检验，不是预测

码农都是相通的…

什么意思？

坐等大神出现

adf.test <-
function(x, alternative = c("stationary", "explosive"),
         k = trunc((length(x)-1)^(1/3)))
{
    if(NCOL(x) > 1)
        stop("x is not a vector or univariate time series")
    if(any(is.na(x)))
        stop("NAs in x")
    if(k < 0)
        stop("k negative")
    alternative <- match.arg(alternative)
    DNAME <- deparse(substitute(x))
    k <- k+1
    x <- as.vector(x, mode="double")
    y <- diff(x)
    n <- length(y)
    z <- embed(y, k)
    yt <- z[,1]
    xt1 <- x[k:n]
    tt <- k:n
    if(k > 1) {
        yt1 <- z[,2:k]
        res <- lm(yt ~ xt1 + 1 + tt + yt1)
    }
    else
        res <- lm(yt ~ xt1 + 1 + tt)
    res.sum <- summary(res)
    STAT <- res.sum$coefficients[2,1] / res.sum$coefficients[2,2]
    table <- cbind(c(4.38, 4.15, 4.04, 3.99, 3.98, 3.96),
                   c(3.95, 3.80, 3.73, 3.69, 3.68, 3.66),
                   c(3.60, 3.50, 3.45, 3.43, 3.42, 3.41),
                   c(3.24, 3.18, 3.15, 3.13, 3.13, 3.12),
                   c(1.14, 1.19, 1.22, 1.23, 1.24, 1.25),
                   c(0.80, 0.87, 0.90, 0.92, 0.93, 0.94),
                   c(0.50, 0.58, 0.62, 0.64, 0.65, 0.66),
                   c(0.15, 0.24, 0.28, 0.31, 0.32, 0.33))
    table <- -table
    tablen <- dim(table)[2]
    tableT <- c(25, 50, 100, 250, 500, 100000)
    tablep <- c(0.01, 0.025, 0.05, 0.10, 0.90, 0.95, 0.975, 0.99)
    tableipl <- numeric(tablen)
    for(i in (1:tablen))
        tableipl[i] <- approx(tableT, table[, i], n, rule=2)$y
    interpol <- approx(tableipl, tablep, STAT, rule=2)$y
    if(is.na(approx(tableipl, tablep, STAT, rule=1)$y))
        if(interpol == min(tablep))
            warning("p-value smaller than printed p-value")
        else
            warning("p-value greater than printed p-value")
    if(alternative == "stationary")
        PVAL <- interpol
    else if(alternative == "explosive")
        PVAL <- 1 - interpol
    else stop("irregular alternative")
    PARAMETER <- k-1
    METHOD <- "Augmented Dickey-Fuller Test"
    names(STAT) <- "Dickey-Fuller"
    names(PARAMETER) <- "Lag order"
    structure(list(statistic = STAT,
                   parameter = PARAMETER,
                   alternative = alternative,
                   p.value = PVAL,
                   method = METHOD,
                   data.name = DNAME),
            class = "htest")
}