时间序列一阶差分通过ADF检验,但LB不显著,是需要继续差分还是可以直接拟合呢,应该用什么模型拟合(AR、ARMA、ARIMA、MA) 以下是检验相关数据 一阶差分后时间序列图
时间: 2023-04-01 07:01:32 浏览: 188
如果在一阶差分后时间序列进行ADF检验,但LB统计量没有显著性,那么你可以尝试继续进行差分。如果在进行了多次差分之后,时间序列仍然不平稳,那么你可以考虑使用ARIMA模型进行拟合。如果时间序列在一阶差分后变得平稳,那么你可以直接使用AR、ARMA或MA模型进行拟合。
需要注意的是,在使用ARIMA模型拟合时,你需要确定p、d、q三个参数的值。p和q分别表示自回归项的数量和移动平均项的数量,d表示所需的差分次数。在确定p、d、q的值时,你可以使用自动化工具来帮助你找到最优的模型参数。
相关问题
sarima一阶差分后adf检验
ADF检验(Augmented Dickey-Fuller test)是用于检验时间序列数据是否平稳的一种常用方法,而SARIMA(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average)则是一种常用的时间序列预测模型。对于一阶差分的SARIMA模型,ADF检验的步骤如下:
1. 对原始时间序列进行一阶差分,得到一阶差分序列。
2. 进行ADF检验,检验一阶差分序列是否平稳。
3. 如果一阶差分序列不平稳,则需要继续进行二阶差分、三阶差分等操作,直到得到平稳的序列。
需要注意的是,ADF检验的结果是一个统计量和一个p值,如果p值小于0.05,则可以拒绝原假设,认为序列是平稳的。如果p值大于0.05,则不能拒绝原假设,认为序列不是平稳的。因此,对于一阶差分的SARIMA模型,如果经过ADF检验后发现差分序列不平稳,则需要对模型进行调整,例如增加差分的阶数或者增加模型中的其他项。
matlab通过一阶差分使数据协方差平稳,并通过 ADF 和 KPSS 检验进行检查
在Matlab中,可以使用diff函数对数据进行一阶差分处理,以使其协方差平稳。具体步骤如下:
1. 读入数据,假设为x,可以使用load函数或csvread函数等读取数据文件。
2. 对数据进行一阶差分处理,可以使用diff函数,例如:
```matlab
dx = diff(x);
```
3. 对差分后的数据进行ADF检验和KPSS检验,以检查其是否平稳。在Matlab中,可以使用adftest函数和kpsstest函数进行检验,例如:
```matlab
[h,pValue,stat,cValue] = adftest(dx);
```
```matlab
[h,pValue,stat,cValue] = kpsstest(dx);
```
其中,h表示检验的结果,为0表示不能拒绝原假设,即数据不平稳;为1表示可以拒绝原假设,即数据平稳。pValue表示p值,stat表示检验统计量,cValue表示临界值。如果p值小于显著性水平(一般为0.05),则可以拒绝原假设,认为数据平稳。