python ADF检验

ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）是用于检验时间序列数据是否具有平稳性的一种常用方法。

在Python中，可以使用statsmodels模块的adfuller()函数进行ADF检验。下面是一个简单的示例代码：

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 定义一个时间序列数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 进行ADF检验
result = adfuller(data)

# 输出ADF检验结果
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))

在这个示例中，我们使用adfuller()函数对一个简单的时间序列数据进行了ADF检验。输出结果包括ADF统计值、p值以及关键值（Critical Values）。通过比较p值与关键值，可以判断该时间序列数据是否具有平稳性。如果p值小于关键值，说明该时间序列数据具有平稳性。