怎么判断时间序列的平稳性并输出其所有方式的代码
时间: 2024-05-10 13:20:34 浏览: 6
判断时间序列的平稳性可以通过观察时序图、自相关图和偏自相关图来进行初步判断,但还需要进行统计检验。常用的检验方法包括ADF检验、KPSS检验和Phillips-Perron检验。
以下是Python实现时间序列平稳性判断的代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller, kpss, pperron
# 生成一个示例时间序列
ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2010', periods=1000))
# 绘制时序图
plt.plot(ts)
plt.show()
# 计算ADF检验结果
result_adf = adfuller(ts)
print('ADF检验结果:')
print('ADF统计量:', result_adf[0])
print('p值:', result_adf[1])
print('滞后阶数:', result_adf[2])
print('观测数:', result_adf[3])
print('临界值:', result_adf[4])
print('1%临界值:', result_adf[4]['1%'])
print('5%临界值:', result_adf[4]['5%'])
print('10%临界值:', result_adf[4]['10%'])
if result_adf[1] < 0.05:
print('ADF检验通过,序列平稳')
else:
print('ADF检验不通过,序列非平稳')
# 计算KPSS检验结果
result_kpss = kpss(ts)
print('KPSS检验结果:')
print('KPSS统计量:', result_kpss[0])
print('p值:', result_kpss[1])
print('滞后阶数:', result_kpss[2])
print('临界值:', result_kpss[3])
print('1%临界值:', result_kpss[3]['1%'])
print('5%临界值:', result_kpss[3]['5%'])
print('10%临界值:', result_kpss[3]['10%'])
if result_kpss[1] < 0.05:
print('KPSS检验不通过,序列非平稳')
else:
print('KPSS检验通过,序列平稳')
# 计算Phillips-Perron检验结果
result_pp = pperron(ts)
print('Phillips-Perron检验结果:')
print('PP统计量:', result_pp[0])
print('p值:', result_pp[1])
print('滞后阶数:', result_pp[2])
print('临界值:', result_pp[3])
print('1%临界值:', result_pp[3]['1%'])
print('5%临界值:', result_pp[3]['5%'])
print('10%临界值:', result_pp[3]['10%'])
if result_pp[1] < 0.05:
print('Phillips-Perron检验不通过,序列非平稳')
else:
print('Phillips-Perron检验通过,序列平稳')
```
运行以上代码,即可得到时序图和三种检验方法的结果。如果三种方法的结果都表明序列平稳,则可以认为该时间序列是平稳的。