在R中执行KPSS测试

最新推荐文章于 2025-03-02 10:00:26 发布
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本文介绍了在R语言中执行KPSS测试以检验时间序列数据的平稳性，包括安装加载相关包、准备时间序列数据、执行测试及解读结果。通过KPSS测试，可以判断数据是否存在趋势或单位根，对时间序列分析至关重要。

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在R中执行KPSS测试

KPSS（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin）测试是一种用于检验时间序列数据平稳性的统计检验方法。它可以帮助我们确定一个时间序列是否具有趋势或单位根。在R语言中，我们可以使用一些包来执行KPSS测试，并获得相应的统计结果。

以下是在R中执行KPSS测试的步骤：

步骤1：安装和加载必要的包
首先，我们需要安装并加载一些用于执行KPSS测试的包。在R中，可以使用install.packages()函数安装包，然后使用library()函数加载包。我们将使用urca包执行KPSS测试。

install.packages("urca")
library(urca)

步骤2：准备时间序列数据
接下来，我们需要准备一个时间序列数据，以便执行KPSS测试。你可以从文件、数据库或其他数据源中获取时间序列数据，并将其加载到R中。在这里，我们假设你已经有一个名为data的时间序列数据对象。

步骤3：执行KPSS测试
使用ur.kpss()函数执行KPSS测试。该函数的语法如下：

ur.kpss(x, type = c("tau", "mu"), use.lag = NULL)

其中，

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如何在 R 中执行 KPSS 测试（包括示例）
Mrrunsen的博客
06-05 931
KPSS 测试可用于确定时间序列是否是趋势平稳的。此检验使用以下零假设和备择假设：H 0：时间序列是趋势平稳的。 H A : 时间序列不是趋势平稳的。 如果检验的p 值小于某个显着性水平（例如 α = .05），那么我们拒绝原假设并得出时间序列不是趋势平稳的结论。否则，我们无法拒绝原假设。以下示例展示了如何在 R 中执行 KPSS 测试。示例 1：R 中的 KPSS 测试（使用固定数据） 首先，让我们在 R 中创建一些假数据来处理： 我们可以使用tseries包中的kpss.test()函数对此时间序列数
python趋势稳定检验Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin
data+scenario+science+insight
07-28 1761
python趋势稳定检验Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin KPSS（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin) 检验 KPSS是另一个检验时间序列平稳性的检验（比Dickey Fuller检验稍受欢迎）。KPSS检验的零假设和对立假设与ADF测试相反，这常常造成混淆。 KPSS检验的作者将零假设定义为过程是趋势平稳的，是单位根序列的备选假设。 测试时间序列是否为趋势平稳序列。 假设条件 观察值按时间顺序排列。..
时间序列平稳性检验—R语言KPSS检验
南瓜派三蔬
12-04 1万+
1.R语言函数ur.kpss() 对于一个时间序列，例如用R自带的google股价变化数据goog(可以通过导入fpp2包之后直接使用goog这个数组变量，这里仅为示例，代指要检验的时间序列或者数组)。 1.1 对goog进行KPSS检验 R代码为 library(urca) summary(ur.kpss(goog)) 输出结果如下： 这个结果怎么解释？没找到官方的太严格的资料。我根据一些参考...
拓端tecdat|R语言时间序列平稳性几种单位根检验（ADF，KPSS，PP）及比较分析
大数据部落
03-30 1万+
原文链接：http://tecdat.cn/?p=21757 时间序列模型根据研究对象是否随机分为确定性模型和随机性模型两大类。 随机时间序列模型即是指仅用它的过去值及随机扰动项所建立起来的模型,建立具体的模型,需解决如下三个问题模型的具体形式、时序变量的滞后期以及随机扰动项的结构。 μ是yt的均值；ψ是系数，决定了时间序列的线性动态结构，也被称为权重，其中ψ0=1；{εt}为高斯白噪声序列，它表示时间序列{yt}在t时刻出现了新的信息，所以εt称为时刻t的innovation（新信息）或s.
时间序列平稳性的双重假设检验：KPSS与ADF方法比较研究
deephub
01-22 4074
时间序列的平稳性检验是建模过程中的重要环节。KPSS 和 Dickey-Fuller 检验提供了两种互补的统计方法，可以帮助研究者准确评估序列的平稳性特征，并为后续的数据转换（如差分处理）提供依据。KPSS 检验适用于验证时间序列是否围绕确定性趋势呈现平稳特性Dickey-Fuller 检验主要用于检验序列是否存在单位根，尤其适用于 ARIMA 建模前的平稳性验证由于这两种检验方法基于不同的统计假设，在实际应用中通常建议同时使用两种方法进行交叉验证，以获得更可靠的结论。
【统计】什么事 KPSS 检验
x66ccff
03-16 2839
这个版本的测试检查时间序列是否在没有趋势的恒定平均值附近平稳。零假设是序列是水平平稳的。:此版本检查时间序列是否围绕确定性趋势(可能是线性或其他形式)是平稳的。零假设是，序列是趋势平稳的，也就是说，序列有确定的趋势，但去趋势后，残差是平稳的。例如，yx1，其中序列似乎具有确定性线性趋势，x每增加1，则KPSS测试将根据使用的版本产生不同的结果:-如果对执行KPSS检验，该检验可能会导致拒绝零假设，因为该系列的平均值随着时间的推移而不是恒定的-它随着x的增加而增加。
R语言时间序列平稳性几种单位根检验（ADF，KPSS，PP）及比较分析
拓端研究室TRL
03-30 2504
原文链接：http://tecdat.cn/?p=21757时间序列模型根据研究对象是否随机分为确定性模型和随机性模型两大类。随机时间序列模型即是指仅用它的过去值及随机扰动项所建立起来的模型,建立具体的模型,需解决如下三个问题模型的具体形式、时序变量的滞后期以及随机扰动项的结构。μ是yt的均值；ψ是系数，决定了时间序列的线性动态结构，也被称为权重，其中ψ0=1；{εt}为高斯白噪声序列，它表示时间...
【时间序列分析】：Imtest包在R语言中的应用技巧
[【时间序列分析】：Imtest包在R语言中的应用技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/20190110103854677.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3...
adf.test(res)$p.value kpss.test(res)$p.value PP.test(res)$p.value
10-21
1. 对于KPSS测试，可能需要先安装`urca`包并导入它： ```r library(urca) kpss_result <- kpss(df_differenced, type="const") # 如果有截距项 kpss_pvalue <- kpss_result$p.value print(paste("KPSS test for all ...
Python实现时间序列分析进行平稳性检验(ADF和KPSS)和差分去趋势(adfuller和kpss算法)项目实战
张陈亚的博客
02-28 3254
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MATLAB adf检验和kpss检验结果说明
qq_41549242的博客
01-06 6420
h_adf = adftest(Returns); h_kpss = kpsstest(Returns); 对于ADF检验：如果结果h=0，表示拒绝原假设，数据不平稳; 如果结果h=1，表示不拒绝原假设，数据平稳 对于kpss检验则相反
时间序列的数据分析(七):数据平稳性
weixin_42608414的博客
04-24 1万+
在时间序列预测中，当时间序列数据具有恒定统计特性（均值、方差和协方差）并且这些统计特性与时间无关时，则被称为数据是平稳的。由于恒定的统计特性，平稳时间序列比非平稳时间序列更容易建模。因此，许多时间序列预测模型都假设数据是平稳的。平稳性可以通过视觉评估或统计方法来检查。统计方法检查数据中是否存在单根(unit root)。两个最常用的单根检验是 ADF 和 KPSS。我们可以在Python的第三方库statsmodels.tsa.stattools中调用它们。
时间序列系列02-时间序列分析
senhai的博客
12-27 4772
时间序列特点，时间序列的相关检验，时间序列分解
时间序列--平稳性介绍及检验方法
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WHYbeHERE的博客
04-08 5万+
平稳性定义 平稳性是时间序列中最重要的概念之一。 一个平稳的序列意味着它的均值、方差和协方差不随时间变化。 图一：均值是变化的（增长），整体是向上增长的趋势。在- 个平稳的序列里，它不应该有任何的变化趋势。 图二：没有一个明显变化的趋势，但是每一个数据的差别很大，而且这个差别的大小也不是稳定的。即方差是变化的 图三： 随着时间的变化，数据的分布变得密集，（中间是挤在一起的），意味着协方差在变化。 大多数的时间序列模型都假设时间序列（TS）是平稳的。首先，我们可以说，如果一个TS在一段时间内有一个特
时间序列平稳性检验(Matlab)
weixin_43339605的博客
10-15 1862
比较了不同信号的时间序列的ADF和KPASS检验结果。
【时间序列预测】—全教程
weixin_47082769的博客
11-22 4773
时间序列预测
时间序列平稳性检验
m0_72410588的博客
05-22 3625
平稳性是时间序列分析中的一个重要概念，它指的是时间序列的统计特征在不同时间段上是不发生明显变化的。具体来说，如果一个时间序列是平稳的，那么它的均值、方差和自相关系数等统计量都不会随着时间的推移而发生显著的变化。为了确定一个时间序列是否是平稳的，需要进行平稳性检验。常见的平稳性检验方法包括基于统计量的检验方法，如ADF检验、KPSS检验和PP检验等，以及基于谱分析的检验方法，如周期图谱检验和相关谱检验等。
Python实现趋势稳定性检验：Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin
ByteWhiz的博客
09-05 472
其中一种常用的趋势稳定性检验方法是Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin（KPSS）检验。通常，如果p-value小于显著性水平（例如0.05），则可以拒绝原假设，即时间序列数据具有趋势；KPSS检验的原假设是时间序列数据是稳定的（即不具有趋势），备择假设是时间序列数据具有单位根（即具有趋势）。KPSS检验的统计量是基于时间序列数据的平稳性和趋势性的差异来计算的。通过以上代码，我们可以使用Python实现KPSS检验，并根据检验结果判断时间序列数据是否具有趋势。
趋势还是噪声？ADF与KPSS检验结果矛盾时的高级时间序列处理方法
deephub
03-02 4490
深入理解趋势的本质特性（确定性趋势或随机趋势）明确分析目标（预测、异常检测或模型构建）在差分、简单去趋势和高级分解方法之间做出适当选择评估不同处理方法对最终模型性能的实际影响时间序列处理不应机械地遵循固定方法，而需要根据具体应用场景进行方法选择和参数调整，在降低噪声的同时保留关键信号特征。作者：Sirine Amrane。
var模型的单位根检验R语言
最新发布
05-19
在 R 语言中，可以通过 ADF (Augmented Dickey-Fuller) 检验和 KPSS (Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin) 检验来对 VAR 模型的时间序列数据进行单位根检验。这两种方法可以帮助判断时间序列是否存在单位根，即是否平稳。 以下是具体的操作方式： ### 使用 `tseries` 和 `urca` 包进行单位根检验 #### 安装必要的包 如果尚未安装所需的包，则需要先运行以下命令： ```r install.packages("tseries") install.packages("urca") ``` #### 加载所需库并执行单位根检验 加载相应的库之后，可以分别使用 ADF 检验和 KPSS 检验来进行单位根测试。 ##### ADF 检验 ADF 检验由 `adf.test()` 函数提供，属于 `tseries` 包的一部分。 ```r library(tseries) # 对单个时间序列进行 ADF 检验 adf_result <- adf.test(data[, "SeriesName"], alternative = "stationary") print(adf_result) ``` 这里，“data”表示包含多个时间序列的数据集，“SeriesName”是要检测的具体列名。此代码会返回统计量以及对应的 p 值，帮助决定该系列是否有单位根[^2]。 ##### KPSS 检验 KPSS 检验则通过 `ur.kpss()` 函数完成，这是来自 `urca` 包的功能。 ```r library(urca) # 执行 KPSS 检验 kpss_result <- ur.kpss(data[, "SeriesName"], type = "mu", lags = "short") summary(kpss_result) ``` 同样地，在这个例子中，“data”代表整个数据矩阵或者数据框，“SeriesName”指定了要被评估的那个特定变量的名字。“type='mu'”意味着零假设下存在均值漂移但无趋势；而“lags='short'”自动设定滞后期长度以便于计算更精确的结果。 对于完整的 VAR 模型而言，应该逐一对其组成部分实施上述任一类型的单位根检验过程，以确认所有涉及的个体成分都满足稳定性条件之前提再继续后续分析工作流程。 ### 结论 通过对每个单独构成部分运用合适的单位根检定技术（如前述之 ADF 或者 KPSS 方法），能够有效验证所建立起来向量自回归体系内部各要素间关系模式下的动态特性表现情况是否稳定可靠[^1][^2]。
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