不使用statsmodels.tsa.stattools.adfuller进行adfuller检验
时间: 2023-08-03 19:08:29 浏览: 55
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。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)