Python ADF 单位根检验 如何查看结果的实现


Posted in Python onJune 03, 2020

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。

补充知识:python 编写ADF 检验 ,代码结果参数所表示的含义

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

import numpy as np
import pandas as pd

adf_seq = np.array([1,2,3,4,5,7,5,1,54,3,6,87,45,14,24])

dftest = adfuller(adf_seq,autolag='AIC')

dfoutput = pd.Series(dftest[0:4],index=['Test Statistic','p-value','#Lags Used','Number of Observations Used'])

# 第一种显示方式

for key,value in dftest[4].items():

dfoutput['Critical Value (%s)' % key] = value


print(dfoutput)

# 第二种显示方式

print(dftest)

(1)第一种显示方式如图所示:

Python ADF 单位根检验 如何查看结果的实现

具体的参数含义如下所示:

Test Statistic : T值,表示T统计量

p-value: p值,表示T统计量对应的概率值

Lags Used:表示延迟

Number of Observations Used: 表示测试的次数

Critical Value 1% : 表示t值下小于 - 4.938690 , 则原假设发生的概率小于1%, 其它的数值以此类推。

其中t值和p值是最重要的,其实这两个值是等效的,既可以看t值也可以看p值。

p值越小越好,要求小于给定的显著水平,p值小于0.05,等于0最好。

t值,ADF值要小于t值,1%, 5%, 10% 的三个level,都是一个临界值,如果小于这个临界值,说明拒绝原假设。

其中,1% : 严格拒绝原假设; 5%: 拒绝原假设; 10% 以此类推,程度越来越低。如果,ADF小于1% level, 说明严格拒绝原假设。

(2)第二种表示方式,如下图所示:

Python ADF 单位根检验 如何查看结果的实现

第一个值(0.0): 表示Test Statistic , 即T值,表示T统计量

第二个值(0.958532086060056):p-value,即p值,表示T统计量对应的概率值

第三个值(7):Lags Used,即表示延迟

第四个值(7):Number of Observations Used,即表示测试的次数

大括号中的值,分别表示1%, 5%, 10% 的三个level

查阅了资料,简单的做的总结经验。

以上这篇Python ADF 单位根检验 如何查看结果的实现就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
跟老齐学Python之网站的结构
Oct 24 Python
Python使用random和tertools模块解一些经典概率问题
Jan 28 Python
Python3.6正式版新特性预览
Dec 15 Python
Python正则简单实例分析
Mar 21 Python
Tensorflow的可视化工具Tensorboard的初步使用详解
Feb 11 Python
对numpy的array和python中自带的list之间相互转化详解
Apr 13 Python
python tkinter组件摆放方式详解
Sep 16 Python
PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解
Jan 03 Python
python 获取当前目录下的文件目录和文件名实例代码详解
Mar 10 Python
Python3之外部文件调用Django程序操作model等文件实现方式
Apr 07 Python
关于PyCharm安装后修改路径名称使其可重新打开的问题
Oct 20 Python
Python实现日志实时监测的示例详解
Apr 06 Python
基于Python快速处理PDF表格数据
Jun 03 #Python
PIL.Image.open和cv2.imread的比较与相互转换的方法
Jun 03 #Python
Python3创建Django项目的几种方法(3种)
Jun 03 #Python
Django 实现 Websocket 广播、点对点发送消息的代码
Jun 03 #Python
使用python实现时间序列白噪声检验方式
Jun 03 #Python
部署Django到阿里云服务器教程示例
Jun 03 #Python
Python flask路由间传递变量实例详解
Jun 03 #Python
You might like
php读取txt文件组成SQL并插入数据库的代码(原创自Zjmainstay)
2012/07/31 PHP
php rsa加密解密使用详解
2015/01/14 PHP
PHP判断IP并转跳到相应城市分站的方法
2015/03/25 PHP
PHP使用pear实现mail发送功能 windows环境下配置pear
2016/04/15 PHP
基于PHP的加载类操作以及其他两种魔术方法的应用实例
2017/08/28 PHP
laravel excel 上传文件保存到本地服务器功能
2019/11/14 PHP
让广告代码不再影响你的网页加载速度
2006/07/07 Javascript
javascript 基础篇2 数据类型,语句,函数
2012/03/14 Javascript
javascript将数组插入到另一个数组中的代码
2013/01/10 Javascript
使用jQuery解决IE与FireFox下createElement方法的差异
2013/11/14 Javascript
jQuery中checkbox反复调用attr('checked', true/false)只有第一次生效的解决方法
2016/11/16 Javascript
基于Marquee.js插件实现的跑马灯效果示例
2017/01/25 Javascript
JavaScript拖动层Div代码
2017/03/01 Javascript
Bootstrap 表单验证formValidation 实现远程验证功能
2017/05/17 Javascript
angularjs利用directive实现移动端自定义软键盘的示例
2017/09/20 Javascript
vue.js项目中实用的小技巧汇总
2017/11/29 Javascript
从setTimeout看js函数执行过程
2017/12/19 Javascript
微信web端后退强制刷新功能的实现代码
2018/03/04 Javascript
layui中table表头样式修改方法
2018/08/15 Javascript
基于ajax及jQuery实现局部刷新过程解析
2020/09/12 jQuery
[40:13]Ti4 冒泡赛第二天 iG vs NEWBEE 2
2014/07/15 DOTA
python多线程编程中的join函数使用心得
2014/09/02 Python
跟老齐学Python之使用Python操作数据库(1)
2014/11/25 Python
基于python实现微信模板消息
2015/12/21 Python
Python:Scrapy框架中Item Pipeline组件使用详解
2017/12/27 Python
Python分割训练集和测试集的方法示例
2019/09/19 Python
使用pandas 将DataFrame转化成dict
2019/12/10 Python
Ubuntu中配置TensorFlow使用环境的方法
2020/04/21 Python
美国鲍勃商店:Bob’s Stores
2018/07/22 全球购物
理工大学毕业生自荐信
2013/11/01 职场文书
中式面点餐厅创业计划书
2014/01/29 职场文书
家长写给老师的建议书
2014/03/13 职场文书
股份合作协议书范本
2014/04/14 职场文书
安全学习心得体会范文
2016/01/18 职场文书
九年级历史教学反思
2016/02/19 职场文书
Nginx利用Logrotate实现日志分割
2022/05/20 Servers