Python时间序列预测基础教程：如何判断时间序列数据是否是平稳的

Python 平稳性检验-时间序列预测基础教程系列（14）-如何判断时间序列数据是否是平稳的 时间序列数据的平稳性检验是时间序列预测的基础步骤之一。在本教程中，我们将介绍如何使用 Python 检查时间序列是否稳定。 数据平稳的重要性： * 平稳的数据对模型有什么影响？ * 如何从直观的数据图中、数据分布图（钟形曲线）和数据统计值（Dickey-Fuller）上判断数据是否是平稳的？ 时间序列不同于传统的分类和回归预测建模问题。时间结构为观察增加了一个顺序，这种强加的顺序意味着需要专门处理关于这些观察的一致性的重要假设。 固定时间序列： * 观察结果不依赖于时间。 * 如果没有趋势或季节性影响，时间序列是固定的。 * 按时间序列计算的汇总统计数据随时间变化是一致的，如观测值的均值或方差。 ⾮定时时间序列： * 观测显⽰了季节性影响、趋势和其他依赖于时间指数的结构。 * 汇总统计数据会随着时间的推移而发生变化，从而使模型可能尝试捕获的概念发生偏差。 如何使⽤Python检查时间序列是否稳定： * 如何使⽤线图识别明显的静⽌和⾮平稳时间序列。 * 如何查看随时间变化的均值和方差等汇总统计信息。 * 如何使⽤具有统计显着性的统计检验来检查时间序列是否静⽌。 使用 Python 库 pandas 和 matplotlib 进行数据可视化和统计分析： * 从 csv 文件中读取数据并创建时间序列。 * 使用 matplotlib 库绘制时间序列图表。 * 使用 pandas 库计算时间序列的汇总统计数据。 Dickey-Fuller 检验： * 是一种常用的统计检验方法，用于检测时间序列是否静⽌。 * 通过计算检验统计量和 p 值来判断时间序列是否静⽌。 通过本教程，您将了解如何使用 Python 检查时间序列是否稳定，并学习如何使用数据可视化和统计分析来判断时间序列的平稳性。