adf检验公式？

一、adf检验公式？

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn import preprocessing

#from statsmodels.tsa.stattools import adfuller as ADF

from statsmodels.stats.diagnostic import unitroot_adf

#from arch.unitroot import ADF

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取整个csv文件

csv_data = pd.read_csv(filePath)

#取得平稳性检测指标(单位根检验)

#adf1 = ADF(pap_sum)

#print(adf1)

adf=unitroot_adf(csv_data) #检验值、p-value、滞后阶数、自由度

print(adf)

if adf[0]<=adf[4]['1%']:

print("稳定性极强")

elif adf[0]<=adf[4]['5%']:

print("稳定性强")

elif adf[0]<=adf[4]['10%']:

print("稳定性中")

else:

print("稳定性差")

df=pd.DataFrame({"meter_id":[meter_id],"stability":["稳定性极强"]})

y1 = notNa_data['pap_e']

x = [i for i in range(len(notNa_data['pap_e']))] # 曲线 y1

plt.figure() # 定义一个图像窗口

plt.plot(x, y1) # 绘制曲线 y1

plt.show()

二、eviews adf检验结果？

ADF检验的原假设是：有单位根。

p值小于0.05，则可以拒绝单位根的假设，你这里p值是0.000，完全可以拒绝原假设，序列平稳。

当样本量足够大时，t分布于正态分布类似，t值大于2或小于-2，则可以拒绝原假设。

在这里t值为-9.658201，完全可以拒绝原假设，即不存在单位根，序列已经平稳。

下面那个1%，5%，10%只是参考临界值而已，一般你上面的t值的绝对值大于5%的临界值的绝对值，就可以拒绝原假设，认为序列平稳。

你可以试试1阶差分。

三、adf检验怎么分析？

在使用很多时间序列模型的时候，如 ARMA、ARIMA，都会要求时间序列是平稳的，所以一般在研究一段时间序列的时候，第一步都需要进行平稳性检验，除了用肉眼检测的方法，另外比较常用的严格的统计检验方法就是ADF检验，也叫做单位根检验。

ADF检验全称是 Augmented Dickey-Fuller test，顾名思义，ADF是 Dickey-Fuller检验的增广形式。DF检验只能应用于一阶情况，当序列存在高阶的滞后相关时，可以使用ADF检验，所以说ADF是对DF检验的扩展。

单位根（unit root）

在做ADF检验，也就是单位根检验时，需要先明白一个概念，也就是要检验的对象——单位根。

当一个自回归过程中： ，如果滞后项系数b为1，就称为单位根。当单位根存在时，自变量和因变量之间的关系具有欺骗性，因为残差序列的任何误差都不会随着样本量（即时期数）增大而衰减，也就是说模型中的残差的影响是永久的。这种回归又称作伪回归。如果单位根存在，这个过程就是一个随机漫步（random walk）。

ADF检验的原理

ADF检验就是判断序列是否存在单位根：如果序列平稳，就不存在单位根；否则，就会存在单位根。

所以，ADF检验的 H0 假设就是存在单位根，如果得到的显著性检验统计量小于三个置信度（10%，5%，1%），则对应有（90%，95，99%）的把握来拒绝原假设。

四、adf检验模型公式？

import statsmodels.tsa.stattools as stmstm.adfuller（data, maxlag=None, regression=‘c’, autolag=‘AIC’, store=False, regresults=False)。

五、adf检验详细步骤？

ADF检验是一种用于时间序列数据分析的统计检验方法，通常用于判断数据是否具有单位根。以下是ADF检验的详细步骤：

确定原假设和备择假设：ADF检验的原假设是时间序列数据中存在单位根，即数据是非平稳的。备择假设是时间序列数据不存在单位根，即数据是平稳的。

选择适当的ADF检验统计量：ADF检验有多种检验统计量，根据具体的情况选择适当的统计量。例如，ADF检验中常用的统计量包括ADF统计量、PP统计量和KPSS统计量等。

确定ADF检验的截断点：在进行ADF检验时，需要选择一个截断点，以确保检验结果的准确性。截断点可以基于样本量、序列长度或其他标准进行选择。

计算ADF检验的统计量：根据所选的检验统计量和截断点，计算ADF检验的统计量。

判断统计量的显著性：根据所选的显著性水平（通常是0.05或0.01），将计算出的检验统计量与相应的临界值进行比较。如果统计量大于临界值，则拒绝原假设，认为时间序列数据是平稳的；否则接受原假设，认为数据是非平稳的。

分析检验结果：根据ADF检验的结果，分析时间序列数据的平稳性和非平稳性特征，选择合适的分析方法和模型。

需要注意的是，ADF检验是一种较为简单的时间序列数据分析方法，但其结果可能存在一定的局限性。在实际应用中，应综合考虑多种检验方法和数据分析工具，以获得更准确和可靠的结果。

六、adf检验eviews步骤？

 具体步骤为：

首先，打开Eviews软件并导入需要检验的时间序列数据；

然后，在“Quick”菜单栏中选择“Unit Root Test”并在下拉菜单中选择“ADF Test”；

接着，在弹出的“ADF Test”窗口中选择需要检验的变量并设定其他参数（如滞后阶数、趋势项等）；

最后，点击“OK”按钮进行检验，结果将在输出窗口中显示。

七、df检验和adf检验步骤？

一、DF检验：随机游走序列Xt=Xt-1+μt是非平稳的，其中μt是白噪声。而该序列可看成是随机模型Xt=ρXt-1+μt中参数ρ=1时的情形。

零假设H0：δ=0；备择假设H1：δ<0可通过OLS法估计Xt=α+δXt-1+μt并计算t统计量的值，与DF分布表中给定显著性水平下的临界值比较：如果：t<临界值，则拒绝零假设H0：δ=0，认为时间序列不存在单位根，是平稳的。

二、ADF检验：在DF检验中，实际上是假定了时间序列是由具有白噪声随机误差项的一阶自回归过程AR（1）生成的。

但在实际检验中，时间序列可能由更高阶的自回归过程生成的，或者随机误差项并非是白噪声，为了保证DF检验中随机误差项的白噪声特性，Dicky和Fuller对DF检验进行了扩充，形成了ADF（AugmentDickey-Fuller）检验。

八、df检验和adf检验的区别？

ADF检验是在Dickey-Fuller检验(DF检验)基础上发展而来的。 DF检验只能检验一阶的情况，ADF可以检验高阶的情况。至于在不同检验平稳性的方法中如何选择，这其实取决于你做的目的。

比如你在做宏观研究，观测值非常少，这个时候其实你是不希望进行太多差分或者数据处理的，因为这会让你的自由度进一步下降。那么这个时候，就就会倾向于使用那些报告平稳的检验结果。当然，为了增加说服力，一般会多选择几种不同的检验方法，你选择那些报告平稳的方法来作为你的依据。反之，你就会倾向于使用那些报告不平稳的检验。

九、pp检验和adf检验的差异？

pp检验是一种处理高维数据的统计方法。

adf检验就是单位根检验。指检验序列中是否存在单位根，因为存在单位根就是非平稳时间序列了。单位根就是指单位根过程，可以证明，序列中存在单位根过程就不平稳，会使回归分析中存在伪回归。

十、adf检验和llc检验的区别？

adf检验和llc检验是经济学中常用的两种时间序列检验方法。1，两者的区别在于检验的内容不同。2，adf检验主要用于检验时间序列是否具有单位根，即是否存在随机游走的情况。llc检验则主要用于检验两个时间序列之间是否存在协整关系。因此，两者适用场景和检验目的不同。3，在实际应用中，需要根据问题的不同选择合适的时间序列检验方法，以保证检验结果的准确性。