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...
这种特定的检验结果组合表明序列具有确定性趋势特性。从统计学角度看,这意味着序列沿着可预测的方向变化,但围绕该趋势的波动表现出统计稳定性的特征。 增广迪基-富勒(ADF)检验失败,是因为在存在趋势的情况下拒绝了平稳性假设,而Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin(KPSS)检验确认该序列在确定性趋势周围是平稳的。 处理策略...
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...
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...
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,拒绝平稳性假设,表明序列非平稳 ...
在进行时间序列分析之前,确定序列的平稳性是一个关键步骤。平稳性指的是时间序列的统计特性(如均值和方差)在时间维度上保持不变。本文将详细介绍如何运用 KPSS 检验和 Dickey-Fuller 检验来验证序列的平稳性。这两种检验方法基于不同的统计假设:KPSS 检验的原假设是数据非平稳,而 Dickey-Fuller 检验则假设数据平稳。
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_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 ...
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 ...
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