statsmodels adfuller强大的平稳性

时间:2017-05-05 19:57:35

标签: statsmodels

我正在使用adfuller来确定随机模拟的输出是否达到平衡。我认为Augmented Dickey Fuller测试可以完成这项任务,但是它找到了价值仍然不稳定的平稳性。例如,在此图像中,值明显减少:

time series

但是运行这个:

results = = adfuller(values, regression="c")

我得到了这个结果:

  • p值:8.73279419229e-06
  • adf:-5.20143922846,含1%-3.46469407554

如何拒绝单位根的零假设?我认为,如果我指定回归只有一个常数,那么带趋势的时间序列不会被识别为静止。我做错了吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

你的P值太小,通常我们在p值<1时拒绝零假设。 0.95%置信区间为0.05