使用python进行adf检验
时间: 2023-09-15 20:16:39 浏览: 118
可以回答这个问题。在Python中,可以使用 statsmodels 包来进行ADF检验,示例代码如下:
```
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
result = adfuller(data)
print('ADF统计量:', result[0])
print('p-value:', result[1])
print('Critical values:', result[4])
```
其中,`data`是待检验的时间序列数据。`adfuller`函数返回的结果包含ADF统计量、p-value和临界值等信息。根据p-value值和临界值之间的大小关系可以判断时间序列是否平稳。
相关问题
adf检验python怎么进行
ADF检验是一种用于检验时间序列数据是否平稳的方法,Python中可以使用statsmodels库中的adfuller函数进行ADF检验。下面是一个简单的例子:
```python
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
import pandas as pd
# 创建一个时间序列数据
time = pd.date_range(start="2022-01-01", end="2022-01-07", periods=7)
price = [1.2, 2.3, 3.2, 4.2, 5.4, 6.1, 7.7]
df1 = pd.DataFrame({'time': time, 'price': price})
print(df1)
# 对价格序列进行ADF检验
price1 = df1['price']
adf_result1 = adfuller(price1)
print(adf_result1)
print(adf_result1[1])
# 对价格序列的一阶差分进行ADF检验
price2 = price1.diff(1)
price2 = price2.dropna()
adf_result2 = adfuller(price2)
print(adf_result2)
print(adf_result2[1])
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个时间序列数据,然后使用adfuller函数对价格序列进行了ADF检验。最后,我们对价格序列的一阶差分也进行了ADF检验。在输出结果中,p值越小,说明序列越平稳。
用python进行adf平稳性检验
好的,我可以回答你的问题。对于平稳性检验,可以使用Python的statsmodels模块中的ADF函数来实现。具体的代码示例可以参考下面的示例:
```python
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# 假设我们有一个名为data的时序数据
result = adfuller(data)
# result返回一个含有五个元素的元组,第一位是ADF检验的统计量值
print('ADF检验的统计量值为:', result[0])
# 第二位是p-value值
print('p-value值为:', result[1])
# 其他三个元素是ADF值、使用的时滞数以及观测到的观测值个数
```
希望能够帮到你!如果还有其他问题,请随时提出。