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。

相关问题

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。

怎么用python同时对好几个变量进行adf单位根检验

可以使用`statsmodels`库中的`adfuller()`函数来进行ADF单位根检验。以下是一个示例代码，演示如何对多个变量进行检验：

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

# 创建一个带有多列的DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'var1': np.random.randn(100),
    'var2': np.random.randn(100),
    'var3': np.random.randn(100)
})

# 循环遍历每一列进行ADF检验
for col in data.columns:
    result = adfuller(data[col])
    print(f"{col} ADF统计量为: {result[0]:.4f}, p值为: {result[1]:.4f}")

在这个示例代码中，我们首先创建了一个带有三列的DataFrame，然后使用`for`循环遍历每一列进行ADF检验。对于每一列，我们调用`adfuller()`函数，并打印出ADF统计量和p值的结果。