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python做adf檢驗

hatlonely / 3697人閱讀

摘要：檢驗是用來檢驗序列是否平穩(wěn)的方式一般來說是時間序列中的一種檢驗方法中可使用現(xiàn)成的工具來實現(xiàn)檢驗最參數(shù)和返回結(jié)果的理解還不夠深刻后頭再把參數(shù)和返回結(jié)果都加上參數(shù)項序列，一維數(shù)組差分次數(shù)只有常量，有常量項和趨勢項，有常量項線性和二次趨勢

adf檢驗是用來檢驗序列是否平穩(wěn)的方式
一般來說是時間序列中的一種檢驗方法
python中可使用現(xiàn)成的工具statsmodels來實現(xiàn)adf檢驗

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)

最參數(shù)和返回結(jié)果的理解還不夠深刻
后頭再把參數(shù)和返回結(jié)果都加上
參數(shù)項：

 statsmodels.tsa.stattools.adfuller(x, maxlag=None, regression="c", autolag="AIC", store=False, regresults=False)[source]?
 x: 序列，一維數(shù)組
 maxlag：差分次數(shù)
 regresion:{c:只有常量，
            ct:有常量項和趨勢項，
            ctt:有常量項、線性和二次趨勢項，
            nc:無任何選項}
 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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