单位根检验法 python

单位根检验（Unit Root Test）是一种统计方法，用于检验时间序列数据是否具有单位根（unit root）。在Python中，可以使用statsmodels库中的模块进行单位根检验。

下面是一个示例代码，演示了如何使用statsmodels库进行单位根检验：

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

# 创建一个示例时间序列数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data, columns=['Value'])

# 进行单位根检验
result = adfuller(df['Value'])

# 提取检验结果的关键信息
p_value = result[1]
is_stationary = p_value < 0.05
# 打印检验结果
print("p-value:", p_value)
print("Is stationary:", is_stationary)

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含示例数据的DataFrame。然后，我们使用adfuller函数对数据进行单位根检验。最后，我们提取了检验结果中的p值，并判断序列是否为平稳序列（p值小于0.05）。

请注意，上述代码只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求调整数据和参数。另外，在实际应用中，还可以使用其他单位根检验方法，如KPSS检验等。

相关问题

adf单位根检验 python

ADF单位根检验是一种用于检验时间序列平稳性的方法，它可以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。在Python中，可以使用statsmodels库中的adfuller()函数来进行ADF单位根检验。

以下是ADF单位根检验的Python代码示例：

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 构造时间序列数据
data = [0.1, 0.5, 0.3, 0.4, 0.6, 0.2, 0.7, 0.9, 0.8, 0.1]

# 进行ADF单位根检验
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))

在上述代码中，我们首先构造了一个时间序列数据data，然后使用adfuller()函数进行ADF单位根检验，并将检验结果存储在result变量中。最后，我们输出了ADF检验的统计量、p值以及关键值。

ADF单位根检验python

ADF单位根检验（Augmented Dickey-Fuller test）是一种常用的时间序列分析方法，用于检验一个时间序列是否具有单位根（即非平稳性）。在Python中，可以使用statsmodels库来进行ADF单位根检验。

下面是使用Python进行ADF单位根检验的步骤：
1. 导入所需的库和数据：

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

# 假设你的时间序列数据存储在一个名为data的DataFrame中，其中一列为时间序列数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')

2. 进行ADF单位根检验：

# 提取时间序列数据
time_series = data['your_column_name']

# 进行ADF单位根检验
result = adfuller(time_series)

# 提取ADF检验结果的关键统计量
adf_statistic = result  # ADF统计量
p_value = result  # p值
critical_values = result  # 关键值

# 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)

3. 解读ADF检验结果：
- 如果ADF统计量小于关键值，且p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为时间序列是平稳的。
- 如果ADF统计量大于关键值，或者p值大于显著性水平，则无法拒绝原假设，认为时间序列具有单位根，即非平稳。