平稳性检验

灵魂35克

于 2021-03-22 17:07:31 发布

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本文详细介绍了时间序列分析中平稳性的重要性，并探讨了ADF检验、KPSS检验等常见平稳性检验方法，包括它们的原理、步骤及应用实例，帮助读者理解如何判断时间序列的平稳性并为后续建模做好准备。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import statsmodels.tsa.stattools as stat
for i in range(len(dfx.columns)):
#     print(dfx.columns[i])
    pvalues=stat.adfuller(dfx.values[:,i],1)[1]
    if pvalues>0.01:
        print(dfx.columns[i],pvalues)
        
        list_big.append(dfx.columns[i]) 
dfx_change1 = dfx-dfx.shift(1)
dfx_change1=dfx_change1.dropna()
print('=============================================')
for i in range(len(dfx_change1.columns)):
    pvalues=stat.adfuller(dfx_change1.values[:,i],1)[1]
    if pvalues>0.01:
        print(dfx.columns[i],pvalues)
# for i in list_big:
#     dfx[i] = dfx[i]-dfx[i].shift(1)
dfx=dfx.diff()
dfx = dfx.dropna()