Dickey-Fuller的r代码
时间: 2024-03-03 10:49:17 浏览: 68
下面是使用 R 语言进行 Dickey-Fuller 单位根检验的示例代码:
```R
# 加载 tseries 包
library(tseries)
# 生成时间序列数据
x <- rnorm(100)
# 进行 Dickey-Fuller 单位根检验
adf.test(x)
```
其中,`x` 是一个长度为 100 的随机数序列,`adf.test` 函数可以对其进行 Dickey-Fuller 单位根检验。执行该代码后,可以得到 Dickey-Fuller 检验的统计量和 p-value 等结果。
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> for(i in 1:3) print(adfTest(rate,lag=i,type="c")) Title: Augmented Dickey-Fuller Test Test Results: PARAMETER: Lag Order: 1 STATISTIC: Dickey-Fuller: 1.7321 P VALUE: 0.99 Description: Wed May 10 22:16:45 2023 by user: gaofangsheng Title: Augmented Dickey-Fuller Test Test Results: PARAMETER: Lag Order: 2 STATISTIC: Dickey-Fuller: -1.7321 P VALUE: 0.413 Description: Wed May 10 22:16:45 2023 by user: gaofangsheng Title: Augmented Dickey-Fuller Test Test Results: PARAMETER: Lag Order: 3 STATISTIC: Dickey-Fuller: -1.7321 P VALUE: 0.413 Description: Wed May 10 22:16:45 2023 by user: gaofangsheng Warning messages: 1: In adfTest(rate, lag = i, type = "c") : p-value greater than printed p-value 2: In summary.lm(res) : essentially perfect fit: summary may be unreliable这段代码在干嘛
这段代码使用了R语言中的adfTest函数,进行了三次单位根检验,检验了一个名为“rate”的时间序列数据在不同滞后阶数下是否具有单位根。其中,第一次检验的滞后阶数为1,第二次为2,第三次为3。检验结果包括检验统计量和p值,以及当前时间和用户信息的描述。同时,还有两条警告信息,第一条警告信息表明p值大于已输出的p值,第二条警告信息表明回归模型拟合效果极好,可能导致摘要结果不可靠。
R语言单位根检验的代码
R语言中进行单位根检验的常用函数是`adf.test()`,它可以用来进行Augmented Dickey-Fuller (ADF) 单位根检验。下面是一个示例代码:
```R
# 加载需要的包
library(tseries)
# 创建一个时间序列数据
data <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# 进行单位根检验
result <- adf.test(data)
# 打印检验结果
print(result)
```
在这个示例中,我们加载了`tseries`包,创建了一个简单的时间序列数据`data`,然后使用`adf.test()`函数对该数据进行单位根检验。最后,我们将检验结果打印出来。
请注意,这只是一个简单的示例。在实际应用中,你需要替换`data`为你的实际数据,并根据检验结果进行相应的分析和判断。