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python做adf檢驗

hatlonely / 3677人閱讀

摘要：檢驗是用來檢驗序列是否平穩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成的工具來實現檢驗最參數和返回結果的理解還不夠深刻后頭再把參數和返回結果都加上參數項序列，一維數組差分次數只有常量，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中可使用現成的工具statsmodels來實現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)

最參數和返回結果的理解還不夠深刻
后頭再把參數和返回結果都加上
參數項：

 statsmodels.tsa.stattools.adfuller(x, maxlag=None, regression="c", autolag="AIC", store=False, regresults=False)[source]?
 x: 序列，一維數組
 maxlag：差分次數
 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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