正文

python如何进行adf检验

小六 /36 浏览量
0211

ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test）是一种统计检验方法，用于检验时间序列数据是否平稳。在Python中，可以使用`statsmodels`模块进行ADF检验。以下是进行ADF检验的基本步骤和代码示例：

1. 导入`adfuller`函数：

 from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

2. 准备数据序列`x`，可以是列表、数组或Pandas Series。

3. 调用`adfuller`函数，传入数据序列`x`以及其他参数，如`maxlag`（最大滞后数目）、`regression`（回归中的包含项）和`autolag`（自动选择滞后数目）。

4. 解释返回结果，主要关注t统计量和p值。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；否则，无法拒绝原假设，序列可能包含单位根，即非平稳。

下面是一个具体的代码示例：

 import numpy as np import pandas as pd from statsmodels.tsa.stattools import adfuller 示例数据序列 data = pd.read_csv（'./sample_hushen300.csv', usecols=）.values 进行ADF检验 result = adfuller（data） 输出检验结果 print（'ADF Statistic:', result） print（'p-value:', result） print（'Critical Values:', result） 根据p值判断平稳性 if result > 0.05: print（'数据序列不平稳，可能存在单位根'） else: print（'数据序列平稳'）

请确保在运行代码前已经安装了`statsmodels`模块，可以通过`pip install statsmodels`命令进行安装。

-- 展开阅读全文 --