adf检验是用来检验序列是否平稳的方式
通常来讲是时间序列中的一种检验方法
python中可以使用现成的工具statsmodels来实现adf检验python
import numpy as np import statsmodels.tsa.stattools as ts x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) result = ts.adfuller(x, 1) print result (-2.6825663173365015, 0.077103947319183241, 0, 7, {'5%': -3.4775828571428571, '1%': -4.9386902332361515, '10%': -2.8438679591836733}, 15.971188911270618)
最参数和返回结果的理解还不够深入
后头再把参数和返回结果都加上
参数项:数组
statsmodels.tsa.stattools.adfuller(x, maxlag=None, regression='c', autolag='AIC', store=False, regresults=False)[source]¶ x: 序列,一维数组 maxlag:差分次数 regresion:{c:只有常量, ct:有常量项和趋势项, ctt:有常量项、线性和二次趋势项, nc:无任何选项} autolag:{aic or bic: default, then the number of lags is chosen to minimize the corresponding information criterium, None:use the maxlag, t-stat:based choice of maxlag. Starts with maxlag and drops a lag until the t-statistic on the last lag length is significant at the 95 % level.}