ADF检验python代码
时间: 2023-11-20 12:52:26 浏览: 48
ADF检验是一种用于检验时间序列数据是否平稳的方法。在Python中,可以使用statsmodels库中的adfuller函数进行ADF检验。下面是一段示例代码:
```
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# 假设y_list是一个时间序列数据
result = adfuller(y_list)
print('The result of ADF: ')
print(result)
```
其中,adfuller函数的返回值是一个元组,包含以下五个值:
- Test statistic:代表检验统计量
- p-value:代表p值检验的概率
- Lags used:使用的滞后k,autolag=AIC时会自动选择滞后
Number of Observations Used:样本数量
- Critical Value(5%):临界值
你可以根据需要使用这些返回值进行进一步的分析和处理。
相关问题
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。
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。