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：

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。

相关问题

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。

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。