adfuller实现
时间: 2023-08-03 13:07:12 浏览: 46
ADF检验(Augmented Dickey-Fuller Test)是一种常用的时间序列分析方法,用于检验时间序列数据是否具有单位根(unit root),即是否是平稳时间序列。ADF检验的原假设是序列具有单位根,即非平稳;备择假设是序列不具有单位根,即平稳。
在Python中,可以使用statsmodels库中的adfuller函数来实现ADF检验。下面是一个简单的示例代码:
```python
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# 生成一个随机序列
import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)
# 进行ADF检验
result = adfuller(x)
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))
```
输出结果为:
```
ADF Statistic: -9.386425
p-value: 0.000000
Critical Values:
1%: -3.498
5%: -2.891
10%: -2.583
```
根据p-value小于0.05的判定标准,可以拒绝原假设,即认为该序列是平稳的。
相关问题
不使用statsmodels.tsa.stattools.adfuller进行adfuller检验
如果你不想使用`statsmodels.tsa.stattools.adfuller`进行adf检验,你可以使用其他的Python库来实现它。这里提供两种方法:
方法一:使用PyFlux库
PyFlux是一个Python库,可以用于时间序列分析和建模。它提供了一个函数`adf()`,可以用于计算ADF检验的结果。
首先,你需要安装PyFlux库:
```
!pip install pyflux
```
然后,你可以使用以下代码实现ADF检验:
```python
import pyflux as pf
import numpy as np
def adf_test(x):
model = pf.ARIMA(x=x, ar=1, integ=1, ma=0, target='difference')
results = model.fit()
return (results.summary(), results.z_values)
```
在这个函数中,`x`是输入的时间序列数据,`ar`、`integ`和`ma`是ARIMA模型的参数,`target`指定要进行差分的目标变量。`results.summary()`返回ADF检验的统计结果,`results.z_values`返回ADF检验的统计值。
方法二:使用NumPy库
NumPy库提供了一个函数`polyfit()`,可以用于拟合多项式。通过拟合一个一次多项式,可以计算ADF检验的结果。
以下是实现ADF检验的代码:
```python
import numpy as np
def adf_test(x):
n = len(x)
t = np.arange(n)
poly = np.polyfit(t, x, 1)
slope = poly[0]
adf = slope / np.std(x)
return adf
```
在这个函数中,`x`是输入的时间序列数据,`np.polyfit()`用于拟合一个一次多项式,`slope`是拟合结果的斜率,`np.std(x)`是时间序列数据的标准差。`adf`是ADF检验的统计值。
以上两种方法都可以用于实现ADF检验。你可以根据自己的需要选择其中一种方法。
sm.tsa.stattools.adfuller
b'sm.tsa.stattools.adfuller' 是一个 Python 软件包 statsmodels 中的模块,用于进行时间序列分析中的单位根检验。该模块的功能是实现自回归过程的 Augmented Dickey-Fuller(ADF)检验。
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