adfuller不使用statsmodel库使用
时间: 2023-07-11 19:04:29 浏览: 47
ADF检验是一种用于检验时间序列数据是否具有单位根的统计方法,可以用于判断时间序列数据是否平稳。虽然可以使用Python中的statsmodels库中的adfuller函数进行ADF检验,但是也可以使用其他Python库来进行ADF检验。以下是一个使用Python中的numpy和scipy库进行ADF检验的示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy import stats
def adf_test(x):
"""
ADF检验
参数:
x: 时间序列数据
返回值:
adf: ADF统计量
pvalue: 假设检验的p值
"""
adf, pvalue, _, _, _, _ = statsmodels.tsa.stattools.adfuller(x)
return adf, pvalue
```
在这个代码中,我们使用了numpy和scipy库中的函数来计算ADF统计量和假设检验的p值。这些库是Python中常用的科学计算库,可以方便地进行各种数学计算和统计分析。
相关问题
使用 adfuller 函数
adfuller 函数是 Python 中用于执行单位根检验的函数,用于检测时间序列是否平稳。下面是一个简单的示例:
```python
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
# 执行单位根检验
result = adfuller(data[0])
# 输出结果
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))
```
该示例加载名为 data.csv 的数据文件,并对第一列进行单位根检验。检验结果包括 ADF 统计量、p 值和临界值。如果 p 值小于显著性水平(通常为 0.05),则可以拒绝原假设,即时间序列是平稳的。如果 p 值大于显著性水平,则不能拒绝原假设,即时间序列可能是非平稳的。
不使用statsmodels.tsa.stattools.adfuller进行adfuller检验
如果你不想使用`statsmodels.tsa.stattools.adfuller`进行adf检验,你可以使用其他的Python库来实现它。这里提供两种方法:
方法一:使用PyFlux库
PyFlux是一个Python库,可以用于时间序列分析和建模。它提供了一个函数`adf()`,可以用于计算ADF检验的结果。
首先,你需要安装PyFlux库:
```
!pip install pyflux
```
然后,你可以使用以下代码实现ADF检验:
```python
import pyflux as pf
import numpy as np
def adf_test(x):
model = pf.ARIMA(x=x, ar=1, integ=1, ma=0, target='difference')
results = model.fit()
return (results.summary(), results.z_values)
```
在这个函数中,`x`是输入的时间序列数据,`ar`、`integ`和`ma`是ARIMA模型的参数,`target`指定要进行差分的目标变量。`results.summary()`返回ADF检验的统计结果,`results.z_values`返回ADF检验的统计值。
方法二:使用NumPy库
NumPy库提供了一个函数`polyfit()`,可以用于拟合多项式。通过拟合一个一次多项式,可以计算ADF检验的结果。
以下是实现ADF检验的代码:
```python
import numpy as np
def adf_test(x):
n = len(x)
t = np.arange(n)
poly = np.polyfit(t, x, 1)
slope = poly[0]
adf = slope / np.std(x)
return adf
```
在这个函数中,`x`是输入的时间序列数据,`np.polyfit()`用于拟合一个一次多项式,`slope`是拟合结果的斜率,`np.std(x)`是时间序列数据的标准差。`adf`是ADF检验的统计值。
以上两种方法都可以用于实现ADF检验。你可以根据自己的需要选择其中一种方法。