python做adf检验

hatlonely 发布于2019-07-25 10:26 / 3659人阅读

摘要：检验是用来检验序列是否平稳的方式一般来说是时间序列中的一种检验方法中可使用现成的工具来实现检验最参数和返回结果的理解还不够深刻后头再把参数和返回结果都加上参数项序列，一维数组差分次数只有常量，有常量项和趋势项，有常量项线性和二次趋势

adf检验是用来检验序列是否平稳的方式
一般来说是时间序列中的一种检验方法
python中可使用现成的工具statsmodels来实现adf检验

import numpy as np 
import statsmodels.tsa.stattools as ts

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
result = ts.adfuller(x, 1)
print result
(-2.6825663173365015, 0.077103947319183241, 0, 7, {"5%": -3.4775828571428571, "1%": -4.9386902332361515, "10%": -2.8438679591836733}, 15.971188911270618)

最参数和返回结果的理解还不够深刻
后头再把参数和返回结果都加上
参数项：

 statsmodels.tsa.stattools.adfuller(x, maxlag=None, regression="c", autolag="AIC", store=False, regresults=False)[source]¶
 x: 序列，一维数组
 maxlag：差分次数
 regresion:{c:只有常量，
            ct:有常量项和趋势项，
            ctt:有常量项、线性和二次趋势项，
            nc:无任何选项}
 autolag:{aic or bic: default, then the number of lags is chosen to minimize the corresponding information criterium,
          None:use the maxlag,
          t-stat:based choice of maxlag. Starts with maxlag and drops a lag until the t-statistic on the last lag length is significant at the 95 % level.}

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