序列平稳p值多少,时间序列怎么判断平稳

序列平稳p值多少,时间序列怎么判断平稳

∪▽∪ 零假设（H0）：时间序列是非平稳的，因为有单位根（ifp-value>0.05）替代假设（H1）：时间序列是平稳的，因为Python中没有单位根（ifp-value≤0.05）我们可以使用统计模型包的headful（p）模型来满足平稳性条件。根据平稳序列均值是常数，并且是白噪声序列ce，推导出格林函数来定义AR模型的传递形式。该系数称为格林函数。格林函数递推公式

ˋωˊ H1：时间序列是平稳的，因为没有单位根（ifp-value≤0.05）。在Python中，我们可以直接使用statsmodels.tsa.stattools库中的theadfuller方法。 从statsmodels.tsa.stattools导入adfulle该值可以使用临界值来解释（99%,95%,90%）>qnorm(c(.01,.05,.1)/2)[1]-2.575829-1.959964-1.644854如果统计量超过这些值，那么该系列不是平稳的，因为我们不能拒绝这样的情况假设

a.白噪声，曲线围绕0值上下波动，前后、上下波动幅度一致，非平稳序列。 b.随机游走，曲线有节点有限趋势，均值和方差波动较大，序列非平稳。 c.GDP数据呈上升趋势，均值随时间增加，非平稳阶p值和临界值。 如果p值小于显着性水平（常用0.05），则可以拒绝零假设，即数据是平稳的。

④如果解的单位根满足<1，则AR(p)模型下的时间序列是平稳的。 [注]AR(p)模型的长期均值为：2.MA模型①MA(1)模型通常是平稳的；θ>0，表明MA(1)模型的趋势是持续的；在ADF检验中，p值小于0.1一般被认为拒绝时间序列平稳的零假设。 ADF统计量大于10%临界值，这意味着不能拒绝原假设，即时间序列不是平稳的。 在你提到的情况下，p

要分析哪个p值可接受，请比较0.026和0.05。拒绝零假设表明不存在单位根。将adftest值4.024029982827756与3.67361607227004在5%水平上进行比较，表明该序列是在5%显着性水平上的平坦p值。 值为1意味着没有理由拒绝原假设，即存在单位根，时间序列是非平稳的。这也符合我们的直觉。#ProduceasetofrandomnumberstotestthestationaritySeries1=np.random.randn(100)plt. 绘图（系列1）结果