KPSS Test for Trend Stationarity data: X KPSS Trend = 0.6234, Truncation lag parameter = 3, p-value = 0.01 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 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 ...
KPSS Test for Level Stationarity data: X KPSS Level = 1.1997, Truncation lag parameter = 3, p-value = 0.01 > kpss.test(X,"Trend") KPSS Test for Trend Stationarity data: X 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-...
KPSS Test for Level Stationaritydata: XKPSS Level = 1.1997, Truncation lag parameter = 3, p-value = 0.01> kpss.test(X,"Trend")KPSS Test for Trend Stationaritydata: XKPSS 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...
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...
由于测试时间序列的平稳性是自回归模型中经常执行的活动,因此在执行时间序列分析时您需要熟练使用 ADF 测试和 KPSS 测试。要记住的另一点是 ADF 检验从根本上说是一种统计显着性检验。这意味着,存在一个涉及零假设和替代假设的假设检验,因此计算检验统计量并报告 p 值。根据检验统计量和 p 值,您可以推断给定...
F-statistic: 0.5873 on 1 and 238 DF, p-value: 0.4442 Value of test-statistic is: -0.7663 Critical values for test statistics: 1pct 5pct 10pct tau1 -2.58 -1.95 -1.62 R有几个包可以用于单位根测试。 Augmented Dickey-Fuller Test data: X ...
Augmented Dickey-Fuller Test data: X Dickey-Fuller = -2.0433, Lag order = 0, p-value = 0.5576 alternative hypothesis: stationary 这里还有一个检验零假设是存在单位根。但是p值是完全不同的。 p.value [1] 0.4423705 testreg$coefficients[4] ...
ADF检验——精选推荐 ADF检验 作用：检查序列平稳性的标准方法是单位根检验。有6种单位根检验方法：ADF检验、DFGLS检验、PP检验、KPSS检验、ERS检验和NP检验，本文将介绍DF检验、ADF检验。比较：ADF检验和PP检验方法出现的比较早，在实际应用中较为常见，但是，由于这2种方法均需要对被检验序列作可能包含常数项和趋势...
adftest(Y,Name,Value) treats each element of a vector input as a separate test, and returns a vector of rejection decisions. If any Name,Value argument is a row vector, then adftest(Y,Name,Value) returns a row vector. [h,pValue] = adftest(___) returns the rejection decision and ...
This MATLAB function returns the rejection decision from conducting an augmented Dickey-Fuller test for a unit root in the input univariate time series.