ADF检验代码python

ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test）是一种常用的单位根检验方法，用于判断时间序列数据是否具有平稳性。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，演示如何使用statsmodels库进行ADF检验：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 创建一个时间序列数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 进行ADF检验
result = adfuller(data)

# 输出ADF检验结果
print('ADF Statistic:', result[0])
print('p-value:', result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
    print('\t%s: %.3f' % (key, value))

在这个示例中，我们首先导入了需要的库，然后创建了一个简单的时间序列数据。接下来，我们使用`adfuller`函数对数据进行ADF检验，并将结果保存在`result`变量中。最后，我们输出了ADF统计量、p值以及关键值。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体情况进行适当的调整和处理。

相关问题

ADF检验的代码Python

在Python中，ADF（Augmented Dickey-Fuller Test）是用来检验时间序列数据是否存在单位根，即是否稳定。下面是使用`statsmodels.tsa.stattools.adfuller()`函数进行ADF检验的一个基本示例：

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 假设df['your_series']是你的时间序列数据
def adf_test(series):
    result = adfuller(series)
    # 返回结果包括四个值：ADF统计量、p-value、Lags范围、迭代次数
    print(f"ADF Statistic: {result[0]}, p-value: {result[1]}")
    
    # 其他返回的详细信息通常会被保留为列表，例如：
    # critical values for 1%, 5%, and 10% levels
    print("Critical Values:")
    for key, value in result[4].items():
        print(f"{key}%: {value}")

adf_test(df['your_series'])

在这个例子中，我们首先导入`adfuller`函数，然后定义了一个`adf_test`函数，传入需要检验的数据列。函数会打印出ADF统计量和对应的p-value，以及显著性水平下的临界值。如果p-value小于设定的显著性水平（如0.05），那么我们可以拒绝原假设，认为该系列是平稳的。

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。