如下所示:

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。

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