时间序列平稳性 python

时间序列平稳性是指时间序列的统计特性在不同时间段内保持不变。在时间序列分析中，平稳性是一个重要的假设，因为只有在平稳的情况下，我们才能应用许多经典的时间序列模型和技术。

在Python中，我们可以使用多种方法来检验时间序列的平稳性。其中一种常用的方法是ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验。ADF检验是一种统计检验方法，用于检验时间序列是否具有单位根，从而判断时间序列是否平稳。

下面是使用Python进行时间序列平稳性检验的示例代码：

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

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 进行ADF检验
result = adfuller(data['value'])

# 提取ADF检验结果的关键信息
adf_statistic = result[0]
p_value = result[1]
critical_values = result[4]

# 打印ADF检验结果
print("ADF Statistic: ", adf_statistic)
print("p-value: ", p_value)
print("Critical Values: ")
for key, value in critical_values.items():
    print("\t", key, ": ", value)

# 判断时间序列是否平稳
if p_value < 0.05:
    print("时间序列是平稳的")
else:
    print("时间序列不是平稳的")

在上面的代码中，我们首先使用`pandas`库读取时间序列数据，然后使用`adfuller`函数进行ADF检验。最后，我们打印出ADF检验的结果，并根据p-value的值来判断时间序列是否平稳。