时间序列 平稳性 python

时间序列的平稳性是指时间序列的统计特性在不同时间段保持不变。在Python中，我们可以使用一些方法来进行时间序列的平稳性检验，例如ADF检验、KPSS检验和Phillips–Perron检验等。

ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验是最常用的时间序列平稳性检验方法之一。它基于单位根检验的原理，判断时间序列是否存在单位根，从而确定序列是否平稳。在Python中，可以使用statsmodels包中的adfuller函数来进行ADF检验。

另一个常用的时间序列平稳性检验方法是KPSS（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin）检验，它是一种非参数检验方法。KPSS检验的原假设是序列是平稳的，备择假设是序列存在单位根。在Python中，也可以使用statsmodels包中的kpss函数来进行KPSS检验。

除了ADF和KPSS检验，还可以使用Phillips–Perron检验来进行时间序列的平稳性检验。该检验方法与ADF检验类似，也是基于单位根检验的原理。在Python中，可以使用statsmodels包中的pprtest函数来进行Phillips–Perron检验。

相关问题

时间序列平稳性 python

时间序列平稳性是指时间序列的统计特性在不同时间段内保持不变。在时间序列分析中，平稳性是一个重要的假设，因为只有在平稳的情况下，我们才能应用许多经典的时间序列模型和技术。

在Python中，我们可以使用多种方法来检验时间序列的平稳性。其中一种常用的方法是ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验。ADF检验是一种统计检验方法，用于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。

下面是使用Python进行时间序列平稳性检验的示例代码：

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

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 进行ADF检验
result = adfuller(data['value'])

# 提取ADF检验结果的关键信息
adf_statistic = result[0]
p_value = result[1]
critical_values = result[4]

# 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)

# 判断时间序列是否平稳
if p_value < 0.05:
    print("时间序列是平稳的")
else:
    print("时间序列不是平稳的")

在上面的代码中，我们首先使用`pandas`库读取时间序列数据，然后使用`adfuller`函数进行ADF检验。最后，我们打印出ADF检验的结果，并根据p-value的值来判断时间序列是否平稳。

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！