ADF检验（statsmodels.tsa.stattools.adfuller()）

statsmodels.tsa.stattools.adfuller()：迪基-福勒检验Augmented Dickey-Fuller(ADF) Test

格式：

statsmodels.tsa.stattools.adfuller(x, maxlag=None, regression=‘c’, autolag=‘AIC’, store=False, regresults=False)

参数：

① x ：要测试的数据系列。
②maxlag：int；测试中包含的最大延迟，默认为12 *（nobs / 100）^ {1/4}。
③regression：{‘c’，‘ct’，‘ctt’，‘nc’}；包含在回归中的常量和趋势顺序。
‘c’：仅限常量（默认值）。
‘ct’：恒定和趋势。
‘ctt’：常数，线性和二次趋势。
‘nc’：没有恒定，没有趋势。
④autolag： {‘AIC’，‘BIC’，‘t-stat’，None}；自动确定滞后时使用的方法。
如果为None，则使用maxlag滞后。
如果是’AIC’（默认值）或’BIC’，则选择滞后数以最小化相应的信息标准。
基于’t-stat’的maxlag选择。从maxlag开始并使用5％大小的测试来降低延迟，直到最后一个滞后长度的t统计量显着为止。
⑤store：bool；如果为True，则另外返回adf统计信息的结果实例。默认值为False。
⑥regolults：bool，optional；如果为True，则返回完整的回归结果。默认值为False。

返回值：

①ADF：float；测试统计(检验的结果，也就是统计量的值)。
②pvalue：float；probability value(统计量的概率P值)。
③usedlag：int；使用的滞后数量(计算过程中用到的延迟阶数)。
④NOBS：int；用于ADF回归和计算临界值的观察数(用于ADF回归和计算的观测值的个数)。
⑤critical values：dict；测试统计数据的临界值为1％，5％和10％(配合第一个一起看的，是在99%，95%，90%置信区间下的临界的ADF检验的值。)。
⑥icbest：float；如果autolag不是None，则最大化信息标准。
⑦resstore：ResultStore, optional；一个虚拟类，其结果作为属性附加。

参考文献：

https://blog.csdn.net/qq_36707798/article/details/88640684
https://blog.csdn.net/orDream/article/details/100038076?spm=1001.2101.3001.6650.3&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-3.pc_relevant_antiscanv2&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-3.pc_relevant_antiscanv2&utm_relevant_index=5
https://blog.csdn.net/The_Time_Runner/article/details/89969173