如果pValue小于显著性水平,我们拒绝原假设,序列是平稳的。 - 通过stat和cValue判断:如果ADF统计量stat大于相应的临界值cValue,我们无法拒绝原假设,序列存在单位根,不平稳。如果stat小于cValue,我们拒绝原假设,序列是平稳的。 总结来说,在ADF检验中,并没有一个模型是通过计算就确定序列是平稳的。我们通过比较...
# 进行ADF检验adf_result<-adf.test(ts_data)# 输出结果print(adf_result) 1. 2. 3. 4. 5. 4. 解读结果 在输出结果中,我们可以看到ADF检验的统计量和P值。根据P值的大小,我们可以决定是否拒绝原假设。 # 检查P值if(adf_result$p.value<0.05){print("拒绝原假设,序列是平稳的")}else{print("无法拒...
绝对值较大的统计量表明更强的证据支持备择假设,即数据具有平稳性。 p值:p值表示在原假设为真的情况下,观察到的检验统计量或更极端情况的概率。如果p值小于预先设定的显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝原假设,认为时间序列是平稳的。 临界值:ADF检验的临界值是用于比较检验...
- 通过pValue判断:pValue表示观察到的数据与原假设相符的程度。如果pValue小于显著性水平(如0.05),则拒绝原假设,认为序列是平稳的;如果pValue大于显著性水平,则不能拒绝原假设,认为序列是不平稳的。 - 通过stat和cValue判断:stat是ADF检验的统计量,cValue是临界值。如果stat小于cValue,则落在拒绝域,拒绝原假设,...
p-value:p值,用于判断检验结果的显著性。如果p值小于某个显著性水平(如0.05),则可以拒绝原假设,认为序列是平稳的。 Critical Values:临界值,用于与ADF统计量进行比较,以判断序列是否平稳。 根据p值的大小,我们可以做出以下判断: 如果p值小于显著性水平(如0.05),则拒绝原假设,认为序列是平稳的。 如果p值大于或...
(1)判断p_value值是否小于0.05置信区间(如果p值小于0.05,说明错误拒绝H0的概率很低,则我们有理由相信H0本身就是错误的,而非检验错误导致),若小于0.05,则可以认为拒绝原假设,数据不存在单位根,序列平稳;若大于或等于0.05,则不能显著拒绝原假设,需要进行下一步判断。
如果ADF统计量的绝对值越大,P-value越小,并且ADF统计量的绝对值超过临界值,那么时间序列越具有平稳性。否则,时间序列可能存在非平稳性。 结果偏误和解决方法 进行ADF单位根检验时可能会出现以下两种结果偏误: 9.伪回归(Spurious Regression):伪回归指的是由于两个非平稳的时间序列具有相关性而导致的统计测试结果的...
2)P-value为 0.07,明显不接近0,说明不平稳。 对不平稳的数据进行差分,为了将其平稳化。 差分方式如下: diff1 = timeseries.diff(1).dropna() #1阶差分adftest_diff1 = adfuller(diff1,autolag = 'AIC') 再次以我自己的ADF检验结果为例进行说明: ...
•p值(p-value):p值表示在原假设为真的情况下,观察到的检验统计量或更极端情况的概率。如果p值小于预先设定的显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝原假设。 根据ADF检验的结果,可以得出以下几种结论: 1.如果检验统计量小于临界值:在这种情况下,可以拒绝原假设,认为时间序列数据具有平稳性。此时,可以进行进一步的...
本数据中,P-value为0.9547464774274733,大于三个level,接受假设,即存在单位根。 ADF检验的原假设是存在单位根,只要这个统计值是小于1%水平下的数字就可以极显著的拒绝原假设,认为数据平稳。注意,ADF值一般是负的,也有正的,但是它只有小于1%水平下的才能认为是及其显著的拒绝原假设。 对于ADF结果在1%以上5%以下的结果...