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Python实现对数据的ADF检验
例如，如果结果输出为：python result = （adf_statistic， p_value， used_lags， nobs， critical_values）其中，critical_values包含1%、5%和10%的临界值。如果p_value大于这些临界值（通常为5%），则数据被认为不平稳。
Python中进行平稳性检验主要有三种方法：时序图检验、自相关图检验以及ADF检验（Augmented Dickey-Fuller）。时序图直观地展示序列的趋势，例如中国纱年产量和奶牛月产奶量的逐年增长趋势，表明它们非平稳。
用python来进行平稳性检验主要有3种方法，分别是时序图检验、自相关图检验以及统计量进行检验。首先来说时序图检验，时序图就是普通的时间序列图，即以时间为横轴，观察值为纵轴进行检验。
在使用ADF的上下文中，用户通常可以编写一个程序来表示数学函数，然后ADF库将自动生成该函数的导数。这样做的好处是，它能减少手动推导和编码导数的时间，同时提高导数的精度。此外，由于ADF的自动生成方式，也能减少人为错误的可能性。
ADF - Fisher Chi-square 42910 0.0000 ADF - Choi Z-stat -67333 0.0000 由p值接近于0，可认为该序列平稳，不存在单位根。
首先，原始数据需进行平稳性和白噪声检验。数据序列存在单调递增趋势，非平稳且自相关系数长期大于0，显示序列间有长期相关性。通过ADF检验，序列被判断为非平稳，随后进行了差分处理，一阶和二阶差分后，趋势趋于平稳。二阶差分后的序列自相关图显示短期相关性，且满足平稳性要求，继续进行白噪声检验。
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