importpandasaspdimportnumpyasnpfrompmdarimaimportadf_test# 设置随机种子np.random.seed(42)# 创建非平稳的时间序列数据time_series_length=100data=np.random.randn(time_series_length).cumsum()# 生成随机游走time_series=pd.Series(data)# 使用adftest进行平稳性检验result=adf_test(time_series,autolag='AIC'...
testsADFTest+data: Series+adfuller_test()+test_results()TimeSeries+series: Series+is_stationary() : bool 在这个类图中,ADFTest类负责执行 ADF 测试,而TimeSeries类表示所分析的时间序列数据。ADFTest可以调用TimeSeries中的方法以检测序列的平稳性。 结论 平稳性检验是时间序列分析中不可或缺的一部分,ADF 测...
ADF检验(Augmented Dickey-Fuller Test)的基本原理 ADF检验是一种统计检验方法,用于测试时间序列数据是否存在单位根,从而判断序列是否平稳。单位根的存在意味着序列是非平稳的,即其统计特性(如均值和方差)会随时间发生变化。ADF检验通过构建一个包含滞后项的线性回归模型,并检验模型中的系数是否显著不为零来实现。 编写...
ADF检验全称是Augmented Dickey-Fuller test,顾名思义,ADF是 Dickey-Fuller检验的增广形式。DF检验只能应用于一阶情况,当序列存在高阶的滞后相关时,可以使用ADF检验,所以说ADF是对DF检验的扩展。 ADF检验就是判断序列是否存在单位根:如果序列平稳,就不存在单位根;否则,就会存在单位根。所以,ADF检验的 H0 假设就是存...
ADF(增补迪基-福勒)检验The Dickey Fuller test is one of the most popular statistical tests. It can be used to determine the presence of unit root in the series, and hence help us understand if the series is stationary or not. The null and alternate hypothesis of this test are: 迪基-福勒...
testdata=data.iloc[trainnum:data.shape[0], :]print(traindata.shape)print(testdata.shape) 4.6单位根检验 #单位根检验:检验序列平稳性defAdf_test(data): Adftest= ADF(data, autolag='BIC') Adfoutput= pd.Series(Adftest[0:4], index=['Test Statistic','p-value','Lags Used','Number of Obs...
首先，让我们来了解一下ADF检验的基本概念。ADF检验，全称为Augmented Dickey-Fuller test，是一种用于检测时间序列是否具有单位根的统计检验。一个时间序列若存在单位根，则表示其非平稳，意味着序列的均值、方差和相关性随时间变化，无法通过线性模型准确预测。相反，一个平稳时间序列的均值、方差和相关性在...
dftest= adfuller(adf_seq,autolag='AIC') dfoutput= pd.Series(dftest[0:4],index=['Test Statistic','p-value','#Lags Used','Number of Observations Used'])#第一种显示方式forkey,valueindftest[4].items(): dfoutput['Critical Value (%s)'% key] =valueprint(dfoutput)#第二种显示方式print...
ADF检验全称是 Augmented Dickey-Fuller test,顾名思义,ADF是 Dickey-Fuller检验的增广形式。DF检验只能应用于一阶情况,当序列存在高阶的滞后相关时,可以使用ADF检验,所以说ADF是对DF检验的扩展。 ADF检验就是判断序列是否存在单位根:如果序列平稳,就不存在单位根;否则,就会存在单位根。
1. 增广迪基·富勒检验(ADF Test); 2. 科维亚特夫斯基-菲利普斯-施密特-辛-KPSS检验(趋势平稳性); 3. 菲利普斯 佩龙检验(PP Test)。 最常用的是ADF检验,零假设是时间序列只有一个单位根并且非平稳。所以ADF检验p值小于0.05的显著性水平,你拒绝零假设...