ADF检验python

ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）是一种用于检验时间序列数据是否具有单位根（unit root）的统计方法，常用于判断时间序列数据是否平稳。

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：

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 准备时间序列数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 进行ADF检验
result = adfuller(data)

# 提取ADF检验结果
adf_statistic = result[0]
p_value = result[1]
critical_values = result[4]

# 打印结果
print("ADF统计量：", adf_statistic)
print("p值：", p_value)
print("关键值：", critical_values)

在上述代码中，我们首先准备了一个简单的时间序列数据 `data`，然后使用`adfuller`函数进行ADF检验。最后，我们提取了ADF统计量、p值和关键值，并打印出来。

需要注意的是，ADF检验的原假设是存在单位根，即数据不平稳。因此，如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为数据是平稳的。

相关问题

adf检验python

在Python中，可以使用scipy库中的stats模块进行ADF检验。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from scipy import stats

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 进行ADF检验
result = stats.adfuller(data['value'])

# 输出检验结果
print('ADF统计量：', result[0])
print('p值：', result[1])
print('滞后阶数：', result[2])
print('样本数量：', result[3])
print('各阶系数：', result[4])
print('关键值：', result[4])

其中，`data.csv`为存储时间序列数据的文件，`value`为数据列名。运行代码后，会输出ADF统计量、p值、滞后阶数、样本数量、各阶系数和关键值等检验结果。根据p值的大小，可以判断数据序列是否为平稳序列。

ADF检验python代码

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。