数据平稳性检测

最新推荐文章于 2024-10-10 02:42:34 发布

木木木木子子子

最新推荐文章于 2024-10-10 02:42:34 发布

阅读量1.5k

点赞数 1

分类专栏：数据挖掘文章标签：平稳性处理数据挖掘

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lirui7610/article/details/102133293

版权

数据挖掘专栏收录该内容

2 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种用于检测数据序列平稳性的方法，并通过差分处理确保数据达到平稳状态，避免伪回归问题。使用Python的statsmodels库进行平稳性检测(ADF测试)，并根据测试结果对数据进行一阶或多阶差分。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

转自 Python 数据分析与数据挖掘

目的：确定数据序列是否有随机趋势或确定趋势,防止伪回归

如果不平稳，则对其进行差分处理一直到平稳为止

代码：

#平稳性检测
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller as ADF
diff = 0
adf = ADF(data['CWXT_DB:184:D:\\']) #取得平稳性检测指标
while adf[1] > 0.05:#当不平稳的时候
  diff = diff + 1#差分数比如原始序列1，2，3 差分一次为2-1=1，3-2=1，差分两次为1-1=0
  adf = ADF(data['CWXT_DB:184:D:\\'].diff(diff).dropna())#diff 表示差分，参数为次数，dropna表示去除NA值 缺失值

print(u'原始序列经过%s阶差分后归于平稳，p值为%s' %(diff, adf[1]))