python adf检验

ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）是用于检验时间序列数据是否具有平稳性的一种常用方法。

在Python中，可以使用statsmodels模块的adfuller()函数进行ADF检验。下面是一个简单的示例代码：

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 定义一个时间序列数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 进行ADF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))

在这个示例中，我们使用adfuller()函数对一个简单的时间序列数据进行了ADF检验。输出结果包括ADF统计值、p值以及关键值（Critical Values）。通过比较p值与关键值，可以判断该时间序列数据是否具有平稳性。如果p值小于关键值，说明该时间序列数据具有平稳性。

相关问题

python ADF检验

ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）是用于检验时间序列数据是否具有平稳性的一种常用方法。

在Python中，可以使用statsmodels模块的adfuller()函数进行ADF检验。下面是一个简单的示例代码：

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 定义一个时间序列数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 进行ADF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))

在这个示例中，我们使用adfuller()函数对一个简单的时间序列数据进行了ADF检验。输出结果包括ADF统计值、p值以及关键值（Critical Values）。通过比较p值与关键值，可以判断该时间序列数据是否具有平稳性。如果p值小于关键值，说明该时间序列数据具有平稳性。

Python种ADF检验

ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验是一种统计学方法，用于检测时间序列数据是否具有单位根，即该序列是否存在长期趋势，还是趋于平稳。在Python中，我们可以使用`statsmodels.tsa.stattools.adfuller()`函数来进行ADF检验。

ADF检验的工作原理是通过计算序列的一阶差分、二阶差分等直到达到平稳性的点，然后对比这些差分后的序列与零均值的正态分布的显著性差异。如果p-value小于预设的显著性水平（如0.05），通常认为序列是非平稳的，有单位根；反之，则认为序列可能是平稳的，适合做时间序列分析。

以下是使用Python进行ADF检验的基本步骤：

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 假设你有一个名为'data'的时间序列数组
result = adfuller(data)

# 获取关键结果，包括p值
p_value = result

# 如果p_value小于显著性水平（例如0.05），则拒绝原假设，可能存在单位根
if p_value < 0.05:
    print("序列可能存在单位根")
else:
    print("序列可能已经平稳")