r语言adf检验结果怎么看
时间: 2023-09-12 15:12:10 浏览: 59
在R语言中进行ADF检验通常使用的是`ur.df()`函数。该函数的返回结果包含了ADF检验的统计量和p值。
例如,假设我们要对一个时间序列进行ADF检验,代码如下:
```
library(urca)
data <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
result <- ur.df(data, type="drift", lags=0)
summary(result)
```
这里我们使用了一个简单的数据集`data`,并对其进行了ADF检验,指定了趋势项(`type="drift"`),滞后项数(`lags=0`)。
函数`summary()`可以用来查看检验结果的摘要。运行上述代码后,会得到如下输出:
```
###############################################
# Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test #
###############################################
Test regression drift
Call:
lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + z.diff.lag)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.7045 -0.3067 -0.1242 0.4081 0.7958
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -0.45047 0.25869 -1.741 0.110
z.lag.1 -0.13182 0.20008 -0.659 0.533
z.diff.lag -0.02653 0.20012 -0.133 0.896
Residual standard error: 0.5366 on 7 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.1973, Adjusted R-squared: -0.2135
F-statistic: 0.4805 on 2 and 7 DF, p-value: 0.6361
Value of test-statistic is: -1.7407
Critical values for test statistics:
1% 5% 10%
-4.3311 -3.2329 -2.7487
#####
Reject the hypothesis of unit root (p-value = 0.6361)
```
其中,最后一行的`Reject the hypothesis of unit root (p-value = 0.6361)`就是ADF检验的结论。这里的p值为0.6361,因为p值大于设定的显著性水平(例如0.05),所以我们不能拒绝原假设,即该时间序列存在单位根。如果p值小于显著性水平,我们就可以拒绝原假设,认为该时间序列不存在单位根。