adf单位根检验结果分析,ADF单位根检验详细步骤

　　目录稳定性，单位根理解python ADF检查参考文章

　　冷静，对单位根的理解

　　平稳的序列直观感觉如下。

　　然而，统计意义上的平静并非如此。我们知道“盲目”这个词。当数据量很小时，结论往往是有偏差的。数据量大的时候，大风暴我们都见过，所以结论比较靠谱。

　　但是，还有一种情况。数据量也大，但结论还是废话。例如，我正在计算候选人的数量：

　　二战第二年，参加考试的同学用实力把应届毕业生压死，但还是三战。一些应届毕业生也是合格的，其他的在第三次世界大战中被打败了.因为一战变成二战，二战变成三战，三战变成四战.所以我们要计算申请人数。事实上，一战中的人们。

　　其中，预测候选人数时：二战还剩第三场。第n局剩下的=之前剩下的，叫单位根。取单位根来预测有没有问题。没问题！但不准确！

　　单位根检验 / 平稳性检验用于确定数据中是否有“左前”部分。如果能排除，问题就简单了，准确度也会提高。根检查点很多，请参考其他更理论的内容。

　　ADF单位根检查是常用的。

　　Python检测H0:不稳定，单位根H1:稳定，无单位根示例代码：

　　fromstatsmodels。TSA . stattoolsimportadfullerimportnumpyasnpif _ name _= _ main _ :array=NP . rray ADF _ ADF

　　adf的值：-4.91890763234451 p:3.203639985125阈值：{1%:-3.58686， 5% 360-2 . 4555555566

　　1)p的值需要p大于0.05(可以看出上述结果的第一个条件没有全部满足，这是直接得到的)。2)阈值这里有三个置信区间。如果adf的值是对应于1%的值，那么adf的最严格值是10%。参考文章《如何解释富勒测试仪：https://堆栈overflow.com/questions/47349422/how-to-interpret-ad弗雷特》。

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