print("Testing the Stationary Series:\n")kpss_test(data['Stationary'])adf_test(data['Stationary']) print("Testing the Non-Stationary Series:\n")kpss_test(data['Non-Stationary'])adf_test(data['Non-Stationary']) 平稳序列检验结果...
KPSS公式如下所示: KPSS(t) = ∑(Y(i) - Y(bar))² / n + λ * ∑ΔY(i-1)² 其中,Y(i)表示时间序列数据,Y(bar)表示时间序列数据的均值,n表示时间序列数据的观测次数,ΔY(i-1)表示一阶差分,λ是单位根系数。 ADF和KPSS的公式中都包含了误差项,这是因为实际观测的时间序列数据往往会受到一...
kpss_test(data['Non-Stationary']) adf_test(data['Non-Stationary']) 平稳序列检验结果分析: KPSS 检验结果显示p 值大于显著性水平 0.05,未能拒绝序列平稳的原假设 Dickey-Fuller 检验的 p 值小于 0.05,拒绝序列存在单位根的原假设,证实序列平稳性 非平稳序列检验结果分析: KPSS 检验的 p 值小于 0.05,拒绝平...
kpss_test(data['Non-Stationary']) adf_test(data['Non-Stationary']) 平稳序列检验结果分析: KPSS 检验结果显示 p 值大于显著性水平 0.05,未能拒绝序列平稳的原假设 Dickey-Fuller 检验的 p 值小于 0.05,拒绝序列存在单位根的原假设,证实序列平稳性 非平稳序列检验结果分析: KPSS 检验的 p 值小于 0.05,拒绝...
拓端数据tecdat|R语言时间序列平稳性几种单位根检验(ADF,KPSS,PP)及比较分析, 时间序列模型根据研究对象是否随机分为确定性模型和随机性模型两大类。随机时间序列模型即是指仅用它的过去值及随机扰动项所建立起来的模型,建立具体的模型,需解决如下三个问题模型的
简介:R语言时间序列平稳性几种单位根检验(ADF,KPSS,PP)及比较分析 时间序列模型根据研究对象是否随机分为确定性模型和随机性模型两大类。 随机时间序列模型即是指仅用它的过去值及随机扰动项所建立起来的模型,建立具体的模型,需解决如下三个问题模型的具体形式、时序变量的滞后期以及随机扰动项的结构。
KPSS Trend = 0.6234, Truncation lag parameter = 3, p-value = 0.01 至少有一致性,因为我们一直拒绝假设。 Philipps-Perron 检验 Philipps-Perron检验基于ADF过程。代码 > PP.test(X) Phillips-Perron Unit Root Test data: X Dickey-Fuller = -2.0116, Truncation lag parameter = 4, p-value = 0.571 ...
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KPSS Trend = 0.6234, Truncation lag parameter = 3, p-value = 0.01 至少有一致性,因为我们一直拒绝假设。 Philipps-Perron 检验 Philipps-Perron检验基于ADF过程。代码 > PP.test(X) Phillips-Perron Unit Root Test data: X Dickey-Fuller = -2.0116, Truncation lag parameter = 4, p-value = 0.571 ...
建议以KPSS的检验为准，它的检验更为严格，是检验是否存在特征根，相当于是找时间序列是否存在不平稳的...