时间序列的平稳性分析代码
时间: 2024-09-29 17:02:15 浏览: 53
R代码_非平稳时间序列分析_源码
时间序列的平稳性分析通常涉及判断时间序列数据的均值和方差是否随时间变化。在Python中,可以使用统计库如`statsmodels`来进行这种分析,特别是通过ADF(Augmented Dickey-Fuller Test)或KPSS(Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin Test)。以下是简单的代码示例:
```python
import statsmodels.tsa.stattools as tsatools
# 假设你有一个名为'data'的时间序列数组
data = ... # 你的实际数据
# 对数据应用ADF检验
result_adf = tsatools.adfuller(data)
# 如果p值小于显著性水平(通常0.05),则认为序列可能是非平稳的
is_stationary = result_adf[1] < 0.05
print("ADF Test Result:", is_stationary)
# 对于KPSS检验,你可以这样做
result_kpss = tsatools.kpss(data)
is_stable = result_kpss[1] > 0.05 # 反转判断,大于临界值视为平稳
print("KPSS Test Result:", is_stable)
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