result里面没有residuals

对不起，关于ADF检验，有时候`adf.test()`函数确实不会直接返回`residuals`。如果你想要得到残差，通常是在做回归分析之后。如果你已经进行了线性回归或者其他形式的模型估计，并且想查看残差，可以这样做：

例如，假设你在做时间序列模型，先拟合一个ARIMA模型：

model <- arima(your_data, order=c(1,0,0))

然后你可以从模型对象中提取残差：

result.resid <- resid(model)

接下来，你可以按照之前的方法对残差进行ADF检验，并绘制图形：

df <- data.frame(residuals = result.resid, type = "ADF")

ggplot(df, aes(x = residuals)) +
    geom_histogram(binwidth = 0.5, fill = "lightblue", color = "black") +
    labs(title = "Residuals from ADF Test", x = "Residuals", y = "Frequency")

如果你只是单纯地做了ADF检验，并没有回归操作，那么`result`对象中确实不会有残差。请确认你的代码是否包含了回归或其他类型的模型计算。

相关问题

arima模型里的误差怎么算代码

ARIMA模型中的误差可以使用残差来表示，残差是实际观测值与预测值之间的差异。在Python中，可以使用statsmodels库来拟合ARIMA模型，然后使用resid属性来获取模型的残差。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])

# 拟合ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(data, order=(1,0,1))
result = model.fit()

# 获取残差
residuals = result.resid
print(residuals)

在上面的代码中，order参数指定了ARIMA模型的阶数，这里是(1,0,1)，表示使用一阶自回归和一阶移动平均。resid属性返回的是一个Series对象，其中包含了每个观测值的残差。

请写python代码，对一个时间，人数构成的csv文件里，人数的自相关函数和偏自相关函数分析、ADF检验等方法来确定这个ARIMA模型的参数

首先，我们需要导入需要的库：pandas、numpy、matplotlib、statsmodels。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

然后，我们读取csv文件并将其转换为时间序列数据。

df = pd.read_csv('data.csv', index_col='time', parse_dates=True)
data = df['people_count']

接下来，我们可以用acf和pacf函数分别计算出人数序列的自相关函数和偏自相关函数。

# 自相关函数
acf = sm.graphics.tsa.plot_acf(data, lags=20)
plt.show()

# 偏自相关函数
pacf = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data, lags=20)
plt.show()

然后，我们可以使用ADF检验来确定时间序列是否是平稳的。如果不是平稳的，我们需要对其进行差分处理。

result = sm.tsa.stattools.adfuller(data)
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))

if result[1] > 0.05:
    diff = data.diff().dropna()
    print("进行一阶差分")
else:
    diff = data

最后，我们可以使用ARIMA模型拟合差分后的时间序列，并根据自相关函数和偏自相关函数的结果确定模型的参数。

# 拟合ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(diff, order=(p, d, q)).fit()

# 输出模型结果
print(model.summary())

# 绘制残差图和自相关图
residuals = pd.DataFrame(model.resid)
fig, ax = plt.subplots(1,2)
residuals.plot(title="Residuals", ax=ax[0])
sm.graphics.tsa.plot_acf(residuals, lags=20, ax=ax[1])
plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='time', parse_dates=True)
data = df['people_count']

# 自相关函数
acf = sm.graphics.tsa.plot_acf(data, lags=20)
plt.show()

# 偏自相关函数
pacf = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data, lags=20)
plt.show()

# ADF检验
result = sm.tsa.stattools.adfuller(data)
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))

if result[1] > 0.05:
    diff = data.diff().dropna()
    print("进行一阶差分")
else:
    diff = data

# 确定ARIMA模型参数
p = 1
d = 1
q = 1

# 拟合ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(diff, order=(p, d, q)).fit()

# 输出模型结果
print(model.summary())

# 绘制残差图和自相关图
residuals = pd.DataFrame(model.resid)
fig, ax = plt.subplots(1,2)
residuals.plot(title="Residuals", ax=ax[0])
sm.graphics.tsa.plot_acf(residuals, lags=20, ax=ax[1])
plt.show()