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ADF检验「建议收藏」

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-0.04391111656553232,大于三个level的统计值,接收假设,即存在单位根。 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。...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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    Python ADF 单位根检验 如何查看结果的实现

    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。...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。...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: ?

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    【数据挖掘 & 机器学习 | 时间序列】时间序列必备工具箱: 自相关与偏相关检验

    名称 介绍 优缺点 Augmented Dickey-Fuller (ADF) 检验(平稳性) ADF检验用于检验时间序列数据的单位根(unit root),进而判断数据是否平稳。...Augmented Dickey-Fuller (ADF) ADF代表"Augmented Dickey-Fuller",即"增广迪基-富勒"。...它是由迪基和富勒在1981年提出的,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。...ADF测试统计量的计算公式为: ADF = \frac{\hat{\beta}}{\text{标准误}} \quad \text{(1)} 其中, \hat{\beta} 是ADF回归系数是ADF检验回归模型中时间趋势系数...(β)的估计值,ADF标准误差是ADF回归系数的标准误差。。

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