python的ADF检验代码怎么写
时间: 2024-01-22 08:07:53 浏览: 30
ADF检验是一种用于测试时间序列数据是否具有单位根的统计检验方法。在Python中,可以使用statsmodels库来实现ADF检验。以下是一个示例代码:
```python
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# 生成一组时间序列数据,例如使用随机数
data = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]
# 进行ADF检验
result = adfuller(data)
# 输出ADF检验结果
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
print('\t%s: %.3f' % (key, value))
```
在上面的代码中,我们首先生成了一组时间序列数据(这里仅为示例,实际应用中可以是真实数据),然后使用`adfuller()`函数进行ADF检验。该函数返回一个包含多个结果的元组,其中第一个元素是ADF统计量,第二个元素是p值,第四个元素是一些关键值的字典,我们可以使用循环来输出这些关键值。
相关问题
ADF检验代码python
ADF检验(Augmented Dickey-Fuller Test)是一种常用的单位根检验方法,用于判断时间序列数据是否具有平稳性。在Python中,可以使用statsmodels库来进行ADF检验。
下面是一个简单的示例代码,演示如何使用statsmodels库进行ADF检验:
```python
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# 创建一个时间序列数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 进行ADF检验
result = adfuller(data)
# 输出ADF检验结果
print('ADF Statistic:', result[0])
print('p-value:', result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
print('\t%s: %.3f' % (key, value))
```
在这个示例中,我们首先导入了需要的库,然后创建了一个简单的时间序列数据。接下来,我们使用`adfuller`函数对数据进行ADF检验,并将结果保存在`result`变量中。最后,我们输出了ADF统计量、p值以及关键值。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际使用时可能需要根据具体情况进行适当的调整和处理。
adf检验python代码
ADF检验是单位根检验(Unit Root Test)的一种,常用于时间序列分析中,主要是用于判断时间序列是否平稳。在Python中,可以使用statsmodels库中的adfuller函数进行ADF检验。adfuller函数的使用方法如下:
```python
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
result = adfuller(data)
```
其中,data为需要进行ADF检验的时间序列数据。adfuller函数会返回一个包含五个元素的元组,分别是ADF值、P值、用于ADF计算的滞后阶数、使用的观测值数量以及用于回归的参数。
如果P值小于0.05,则可以拒绝原假设,即认为时间序列是平稳的。反之,则无法拒绝原假设,即认为时间序列是非平稳的。
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