上面代码输出的平稳性检验结果如何解读

平稳性检验是用来检验时间序列数据是否平稳的一种统计方法。在时间序列分析中，平稳性是一个非常重要的概念，如果数据不平稳，意味着平均值、方差等统计量会随着时间的变化而发生变化，这会给建模和预测带来很大的困难。

平稳性检验的结果通常包括统计量（如ADF、KPSS等）和 p-value。p-value 是用来判断检验结果的显著性的，如果 p-value 小于显著性水平（通常是 0.05 或 0.01），则可以拒绝原假设，认为数据是非平稳的；反之，如果 p-value 大于显著性水平，则不能拒绝原假设，认为数据是平稳的。

具体解读平稳性检验结果需要根据具体的统计量和显著性水平来进行判断。常见的平稳性检验方法包括ADF、KPSS、Phillips-Perron等。例如，对于 ADF 检验，如果统计量小于临界值，说明可以拒绝原假设，认为数据是平稳的；反之，如果统计量大于临界值，则不能拒绝原假设，认为数据是非平稳的。

相关问题

matlab平稳性检验代码

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，可以使用MATLAB中的adftest函数进行平稳性检验。adftest函数的简单调用形式是h = adftest(y)，其中y是要进行检验的时间序列。函数的输出结果h为0表示序列不平稳，h为1表示序列平稳。

如果需要使用多个参数进行调用，可以使用\[h,pValue,stat,cValue\] = adftest(y,'alpha',0.05)的形式。其中pValue是p值，用于判断序列是否平稳。如果pValue小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为序列平稳。

以下是一个MATLAB平稳性检验代码的示例：

% 假设数据存储在变量data中
\[h,pValue,stat,cValue\] = adftest(data);
if h == 1
    disp('序列平稳');
else
    disp('序列不平稳');
end

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能需要根据你的数据和需求进行适当的调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Matlab实现ADF检验，adftest函数使用详细说明（看完就会用）](https://blog.csdn.net/qq_62888264/article/details/129403702)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

时间序列数据的平稳性检验代码

以下是Python中进行时间序列数据平稳性检验的示例代码，使用的是Augmented Dickey-Fuller(ADF)检验：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 读取数据并创建时间序列
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# ADF检验函数
def adf_test(timeseries):
    # 计算滞后阶数
    lag = int((len(timeseries)-1)**(1/3))
    # 进行ADF检验
    result = adfuller(timeseries, maxlag=lag)
    # 提取检验结果
    adf_statistic = result[0]
    p_value = result[1]
    critical_values = result[4]
    # 输出检验结果
    print(f'ADF Statistic: {adf_statistic:.4f}')
    print(f'p-value: {p_value:.4f}')
    print('Critical Values:')
    for key, value in critical_values.items():
        print(f'   {key}: {value:.4f}')

# 对时间序列数据进行平稳性检验
adf_test(data['value'])

在代码中，首先读取时间序列数据，并创建时间序列。然后定义了一个`adf_test`函数，其中使用了`statsmodels`库中的`adfuller`函数进行ADF检验。在函数中，首先计算滞后阶数，然后对时间序列数据进行ADF检验，并提取检验结果，最后输出检验结果。

最后，对时间序列数据进行平稳性检验时，调用`adf_test`函数即可。