python单位根检验平稳性怎么看是否平稳_PYthon ADF 单位根检验 如何查看结果
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
print(adfuller(data))
(-8.14089819118415, 1.028868757881713e-12, 8, 442, {'1%': -3.445231637930579, '5%': -2.8681012763264233, '10%': -2.5702649212751583}, -797.2906467666614)
第一个是adt检验的结果,简称为T值,表示t统计量。
第二个简称为p值,表示t统计量对应的概率值。
第三个表示延迟。
第四个表示测试的次数。
第五个是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。
第一点,1%、%5、%10不同程度拒绝原假设的统计值和ADF Test result的比较,ADF Test result同时小于1%、5%、10%即说明非常好地拒绝该假设。本数据中,adf结果为-8, 小于三个level的统计值
第二点,p值要求小于给定的显著水平,p值要小于0.05,等于0是最好的。本数据中,P-value 为 1e-15,接近0.
ADF检验的原假设是存在单位根,只要这个统计值是小于1%水平下的数字就可以极显著的拒绝原假设,认为数据平稳。注意,ADF值一般是负的,也有正的,但是它只有小于1%水平下的才能认为是及其显著的拒绝原假设。
对于ADF结果在1% 以上 5%以下的结果,也不能说不平稳,关键看检验要求是什么样子的。
标签:小于,PYthon,假设,单位根,检验,ADF,1%,5%
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