python adf检验

ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test）是一种经济学时间序列分析中常用的检验方法，用于判断一个时间序列是否具有单位根，即是否为平稳时间序列。其原理是对时间序列的一阶差分进行回归，判断回归方程中常数项系数是否为0。如果常数项系数为0，则时间序列为平稳序列；反之，则为非平稳序列。

Python中使用adf函数进行ADF检验。具体使用方法是首先导入statsmodels库，并调用其中的adf函数，再将需要检验的时间序列作为adf函数的参数输入即可。例如，若要对名为data的时间序列进行ADF检验，可以使用以下代码：

import statsmodels.api as sm
result = sm.tsa.stattools.adfuller(data)
print(result)

其中，result返回的是一个元组，包含了ADF检验统计量、P值、使用的滞后阶数、使用的观测值等信息。P值是最为重要的检验结果，通常将其与显著性水平（如0.05）进行比较。若P值小于显著性水平，则拒绝原假设（即该时间序列为非平稳序列），认为该时间序列是一个平稳序列。反之，若P值大于显著性水平，则无法拒绝原假设，认为该时间序列为非平稳序列。

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。

ADF检验python

ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test）是一种用于检验时间序列数据是否具有单位根（unit root）的统计方法，常用于判断时间序列数据是否平稳。

在Python中，可以使用statsmodels库来进行ADF检验。下面是一个简单的示例代码：

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 准备时间序列数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 进行ADF检验
result = adfuller(data)

# 提取ADF检验结果
adf_statistic = result[0]
p_value = result[1]
critical_values = result[4]

# 打印结果
print("ADF统计量：", adf_statistic)
print("p值：", p_value)
print("关键值：", critical_values)

在上述代码中，我们首先准备了一个简单的时间序列数据 `data`，然后使用`adfuller`函数进行ADF检验。最后，我们提取了ADF统计量、p值和关键值，并打印出来。

需要注意的是，ADF检验的原假设是存在单位根，即数据不平稳。因此，如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为数据是平稳的。