Augmented Dickey-Fuller Test alternative: stationary Type 1: no drift no trend lag ADF p.value [1,] 0 -0.707 0.416 [2,] 1 -0.577 0.462 [3,] 2 -1.190 0.245 Type 2: with drift no trend lag ADF p.value [1,] 0 -0.910 0.714 [2,] 1 -0.508 0.853 [3,] 2 0.116 0.959 Type 3: with drift and trend lag ADF p.value [1,] 0 -2.04 0.539 [2,] 1 -2.62 0.325 [3,] 2 -1.30 0.837 ---- Note: in fact, p.value = 0.01 means p.value <= 0.01

这段文本描述了针对某个时间序列做了几个 Augmented Dickey-Fuller (ADF) Test。ADF Test 是一种用于检验时间序列是否平稳的统计方法，它的原假设是时间序列不平稳，备择假设是时间序列平稳。通过输出结果，我们可以看到在三种不同类型的 ADF Test 中，每种类型都使用了不同的假设条件和参数。而每个 ADF Test 的输出结果中包含了测试所用的滞后阶数（lag）、ADF 统计量（ADF）和 P 值（p.value）。需要注意的是，当 p.value 小于或等于 0.01 时，我们认为该时间序列是平稳的。

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> for(i in 1:3) print(adfTest(rate,lag=i,type="c")) Title: Augmented Dickey-Fuller Test Test Results: PARAMETER: Lag Order: 1 STATISTIC: Dickey-Fuller: 1.7321 P VALUE: 0.99 Description: Wed May 10 22:16:45 2023 by user: gaofangsheng Title: Augmented Dickey-Fuller Test Test Results: PARAMETER: Lag Order: 2 STATISTIC: Dickey-Fuller: -1.7321 P VALUE: 0.413 Description: Wed May 10 22:16:45 2023 by user: gaofangsheng Title: Augmented Dickey-Fuller Test Test Results: PARAMETER: Lag Order: 3 STATISTIC: Dickey-Fuller: -1.7321 P VALUE: 0.413 Description: Wed May 10 22:16:45 2023 by user: gaofangsheng Warning messages: 1: In adfTest(rate, lag = i, type = "c") : p-value greater than printed p-value 2: In summary.lm(res) : essentially perfect fit: summary may be unreliable这段代码在干嘛

这段代码使用了R语言中的adfTest函数，进行了三次单位根检验，检验了一个名为“rate”的时间序列数据在不同滞后阶数下是否具有单位根。其中，第一次检验的滞后阶数为1，第二次为2，第三次为3。检验结果包括检验统计量和p值，以及当前时间和用户信息的描述。同时，还有两条警告信息，第一条警告信息表明p值大于已输出的p值，第二条警告信息表明回归模型拟合效果极好，可能导致摘要结果不可靠。

############################################### # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test # ############################################### Test regression trend Call: lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + tt + z.diff.lag) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.15628 -0.02297 0.02303 0.05532 0.13021 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -8.462e-02 1.849e-02 -4.576 5.58e-06 *** z.lag.1 -6.370e-02 1.326e-02 -4.805 1.88e-06 *** tt -1.376e-05 1.892e-05 -0.727 0.467 z.diff.lag -4.428e-02 3.708e-02 -1.194 0.233 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 0.1038 on 722 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.03662, Adjusted R-squared: 0.03261 F-statistic: 9.147 on 3 and 722 DF, p-value: 6.028e-06 Value of test-statistic is: -4.8048 7.781 11.6303 Critical values for test statistics: 1pct 5pct 10pct tau3 -3.96 -3.41 -3.12 phi2 6.09 4.68 4.03 phi3 8.27 6.25 5.34

根据您提供的ADF检验结果，我们可以得到以下结论：

1. 检验统计量的值为-4.8048，小于所有三个关键值（-3.96、-3.41、-3.12），说明在95%的置信水平下，我们可以拒绝原假设（即序列存在单位根），接受备择假设（即序列平稳）。

2. p值为6.028e-06，远小于0.05的显著性水平，也支持我们拒绝原假设，接受备择假设。

因此，根据ADF检验结果，我们可以得出结论：该时间序列数据是平稳的。