Question

我有一个每周销售价值的时间序列对象，并使用KPSS测试和ADF测试测试了平稳性。两项测试都告诉我数据是静止的。

> kpss.test(salests)

    KPSS Test for Level Stationarity

data:  salests
KPSS Level = 0.34151, Truncation lag parameter = 2, p-value = 0.1


> adf.test(salests)

    Augmented Dickey-Fuller Test

data:  salests
Dickey-Fuller = -4.9851, Lag order = 4, p-value = 0.01
alternative hypothesis: stationary

但是，当我将时间序列放在auto.arima()时，它会返回一个d = 1的模型。有谁能解释一下？数据是每周销售，我在xreg参数中使用多个回归量。

> fit
Series: traints 
Regression with ARIMA(0,1,1) errors 

Coefficients:
          ma1  as.factor(proj$Brand)1  as.factor(proj$Brand)2   Bundle
      -0.9438               -167.1745                 52.8263  99.4438
s.e.   0.0296                 56.7019                 48.3095  46.7456
      as.factor(proj$Reduction)0.25  as.factor(proj$Reduction)0.33
                           177.7417                       541.3828
s.e.                        27.6599                        52.7583

sigma^2 estimated as 16570:  log likelihood=-669.62
AIC=1353.23   AICc=1354.36   BIC=1371.94

数据静止时的auto.arima差分

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