python检测时间序列平稳性

用Python检测时间序列平稳性主要有三种方法：时序图检验、自相关图检验以及构造统计量进行检验。

时序图检验是通过绘制时间序列的折线图，观察序列是否呈现出趋势、季节性或周期性等特征来判断平稳性。如果序列在整个时间范围内没有明显的趋势、季节性或周期性，那么我们可以认为该序列是平稳的。

自相关图检验是通过绘制序列的自相关图来判断平稳性。自相关图可以展示出序列与其自身滞后值之间的关系。如果自相关图中的自相关系数在较小的范围内波动，并且没有明显的趋势，那么我们可以认为该序列是平稳的。

构造统计量进行检验是利用统计学方法来计算序列的统计量，并通过与理论临界值进行比较来判断平稳性。常用的统计量有ADF检验、KPSS检验等。ADF检验是一种常见的检验方法，它基于单位根检验理论，通过检验序列的滞后算子多项式方程是否存在单位根来判断平稳性。

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相关问题

python 时间序列平稳性检验

在Python中，时间序列的平稳性检验是非常重要的，因为许多统计分析假设数据是平稳的，即其均值、方差和自协方差不随时间变化。常用的平稳性检验有：

1. **ADF (Augmented Dickey-Fuller Test)**: 这是一种广为人知的一阶差分测试法，用于检查一阶差分后的序列是否呈现白噪声特性，即单位根检验。`statsmodels.tsa.stattools.adfuller()` 函数可以实现。

2. **KPSS (Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin Test)**: 另一种常用的检验方法，它检测的是非稳性的可能性。`statsmodels.tsa.stattools.kpss_test()`函数可用于执行KPSS检验。

3. **PP (Phillips-Perron Test)**: 也是一种类似ADF的单位根检验，`statsmodels.tsa.stattools.pp_test()`函数提供该功能。

在进行检验时，如果原序列被认为是非平稳的，通常需要对数据进行差分处理，直到得到平稳的时间序列。然后可以进行相应的模型建立和预测分析。

时间序列平稳性检验python

在Python中，可以使用statsmodels库中的adfuller函数来进行时间序列平稳性检验。具体步骤如下：

1. 导入需要的库和数据：

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

data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

2. 定义一个函数来进行平稳性检验：

def test_stationarity(timeseries):
    
    # 计算移动平均和移动标准差
    rolmean = timeseries.rolling(window=12).mean()
    rolstd = timeseries.rolling(window=12).std()

    # 绘制移动平均和移动标准差
    plt.plot(timeseries, color='blue', label='Original')
    plt.plot(rolmean, color='red', label='Rolling Mean')
    plt.plot(rolstd, color='black', label='Rolling Std')
    plt.legend(loc='best')
    plt.title('Rolling Mean & Standard Deviation')
    plt.show()

    # 进行ADF检验
    print('Results of Augmented Dickey-Fuller Test:')
    dftest = adfuller(timeseries, autolag='AIC')
    dfoutput = pd.Series(dftest[0:4], index=['Test Statistic', 'p-value', '#Lags Used', 'Number of Observations Used'])
    for key, value in dftest[4].items():
        dfoutput['Critical Value (%s)' % key] = value
    print(dfoutput)

3. 调用函数进行平稳性检验：

test_stationarity(data['Value'])

在这个函数中，我们首先计算了移动平均和移动标准差，并绘制了它们的图形。然后，我们使用ADF检验来检查时间序列的平稳性。如果p-value小于0.05，则可以拒绝原假设（即时间序列不平稳）。

希望这个回答能够帮助你进行时间序列平稳性检验！