一、简介1.本篇博文是一篇关于线性回归的基本操作；时间序列的平稳性检验、协整检验和误差修正模型（在下一篇博文里延续传送门）等的博文。2.博主是一个普普通通的大学生，没有很厉害的技术，写的内容都是不太正经的偏小白简单的，写的也是学校教过的知识消化后自己的见解，不是很学术研究的博文。3.配置：Window 7旗舰版+64位操作系统+StataIC 14（64-bit）二、数据描述性统计分析1.导入数据
# Python平稳性检验
## 介绍
在统计学中，平稳性是指数据序列的统计特性在时间上是不变的。如果一个时间序列具有平稳性，那么它的统计特性，如均值和方差，在不同时间段内应该是相似的。平稳性是进行时间序列分析的重要前提，因为很多时间序列模型都要求数据是平稳的。
在Python中，我们可以使用多种方法来检验时间序列的平稳性。本文将介绍两种常用的平稳性检验方法：**ADF检验**和**KPSS
原创
2023-07-18 13:28:31
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时间序列系列文章：时间序列（一）：时间序列数据与时间序列预测模型时间序列（二）：时间序列平稳性检测时间序列（三）：ARIMA模型实战在上一篇文章时间序列（一）：时间序列数据与时间序列预测模型中我们介绍了时间序列及一些时间序列预测模型。我们可以看到在进行预测时有一些模型表现较好，而另一些模型的预测结果却不尽人意。这是因为不同的时间序列模型对原始数据的要求是不同的，例如之前提到的ARIMA模型，要求时
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2023-10-19 11:09:14
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# Python 平稳性检验
## 引言
平稳性检验是时间序列分析中的重要步骤之一。时间序列数据是按照时间顺序排列的数据点集合，例如股票价格、气温变化等。平稳性是指时间序列在统计学意义下不随时间变化而变化，即均值和方差保持不变。平稳性检验的目的是确认一个时间序列是否是平稳的，以便进行后续的时间序列分析。
本文将介绍常见的平稳性检验方法，并使用Python代码示例来说明如何进行平稳性检验。
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原创
2023-11-29 09:44:29
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目录1 背景2 单位根3 单位根检验4 ADF检验5 python 实现与结果解释1 背景 在使用很多时间序列模型的时候，如 ARMA、ARIMA，都会要求时间序列是平稳的，所以一般在研究一段时间序列的时候，第一步都需要进行平稳性检验，除了用肉眼检测的方法，另外比较常用的严格的统计检验方法就是ADF检验，也叫做单位根检验。 &nbs
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2023-10-25 15:17:40
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# Python检验平稳性
## 简介
在时间序列分析中，平稳性是一个重要的概念。一个时间序列被认为是平稳的，如果它的统计特性（如均值和方差）在时间上是不变的。平稳性是许多时间序列分析技术的前提条件，因此在进行任何进一步的分析之前，我们需要检验数据的平稳性。
本文将介绍如何使用Python进行时间序列数据的平稳性检验。我们将使用`statsmodels`库来实现这个目标。
## 流程概览
使用Python进行T检验所需要用到的第三方库有scipy。均可以通过pip直接安装。pip install scipy numpy引入第三方库from scipy import stats
from scipy import stats注：ttest_1samp、ttest_ind和ttest_rel均进行双侧检验。\(H_0:\mu=\mu_0\)\(H_1:\mu=\mu_0\)单样本T检验
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2023-06-30 11:26:13
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# Python平稳性检验代码实现教程
## 1. 确定平稳性检验的目标
在进行平稳性检验之前，首先需要确定你的目标是什么。平稳性检验旨在检验时间序列数据是否稳定，即是否具有相同的统计特性，如均值和方差。确定了目标之后，就可以开始进行平稳性检验了。
## 2. 平稳性检验流程
```mermaid
flowchart TD
A[确定平稳性检验的目标] --> B[收集数据]
假设检验与p值：利用已知样本的信息假设总体的信息。根据已知样本的参数，通常设定总体的两个假设：零假设以及备择假设，通过假定零假设成立，在概率为p的情况下可以得到已知样本的情况。当概率p过小时，可以拒绝零假设，从而接受备择假设。利用假设检验可以估计总体的信息，概率p即为p值。第一型错误：若零假设事实上是成立的，但统计检验的结果不支持零假设(因为基于零假设来得到已知样本的结果，其概率过低)，因而拒绝零
定义具有如下结构的模型称为p阶自回归模型，简记为AR§:AR§模型有三个限制条件： （1），这个条件保证了AR模型最高阶为p阶。 （2）,这个条件保证了随机干扰序列是零均值的白噪声序列。 （3），这个条件说明了当期的随机扰动项与过去的序列值无关。当时，自回归模型又称为中心化AR§模型。非中心化模型可通过以下变换转化为中心化模型： 具体如下： 此时非中心化模型转化为中心化模型。当引入延迟算子时，中心
## Python平稳性检验代码实现流程
平稳性检验是指对时间序列数据进行统计分析，判断其是否具有平稳性的特征。平稳性是指时间序列数据的统计特征在不同时间下保持不变，即均值和方差不随时间变化。对于金融数据、天气数据等，平稳性检验是一个重要的步骤，可以帮助我们进行更准确的分析和预测。
下面是实现Python平稳性检验代码的流程：
步骤 | 操作 | 代码
---|---|---
1 | 导入相
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
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2023-10-22 08:32:35
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# Python 平稳性检验：ADF 测试
在时间序列分析中，检测序列的平稳性是一个重要的步骤。平稳序列的统计性质（如均值和方差）随着时间不变，而非平稳序列则可能存在趋势或季节性等特征。为了判断时间序列是否平稳，我们常用的测试之一是单位根检验，最常见的是 Augmented Dickey-Fuller（ADF）测试。
## 什么是 ADF 测试？
ADF 测试的基本原理是通过检验时间序列自回
本来想写整理ARIMA和LSTM一起的作对比的时间时序分析。但是整理完ARIMA之后，发现，东西很多，而且，用起来并不是很理想。不过既然整理了，也就一并贴出来了数据平稳性与差分法概念平稳性就是要求经由样本时间序列所得到的的拟合曲线在未来的一段时间内仍能顺着现有的形态“惯性”延续下去。平稳性要求序列的均值和方差不发生明显的变化严平稳与弱平稳严平稳：表示的分布不随时间的改变而改变；如白噪声（正态）无论
平稳时间序列定义在实际应用中，研究最多的是宽平稳随机序列。如果不加特别注明，指的都是宽平稳随机序列。如果序列不满足平稳条件，就称为非平稳序列。平稳性检验平稳性检验的方法分为描述性方法与计量性方法。描述性方法主要指时序图检验、ACF 图检验，计量性方法主要指 DF 检验、ADF 检验与PP检验。本文仅介绍描述性方法。时序图检验所谓时序图，就是一个二维平而坐标图，通常横轴表示时间，纵轴表示序列取值。时
1.看图法 如果图像围绕某常数上下波动，则可能平稳如果是上升趋势，肯定不平稳2.ACF图 PACF图 如果是平稳序列，则这两个图或者拖尾，或者截尾 自相关图（ACF）是一个三角对称的形式，这种趋势是单调趋势的典型图形3.ADF检验(即单位根检验)p值小于0.05，平稳 adf.test(TimeseriesData) 单位根
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2023-08-17 16:12:13
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1.1基本原理根据样本信息与已知信息，对一个描述总体性质的命题进行“是或否”的检验与回答1.2假设检验的推导step1：建立原假设和备择假设step2：确定显著性水平，临界值，拒绝御step3：构造检验统计量step4：代入数据，输出对应分布的分位点,计算临界值（拒绝域),做出判断1.3两类错误1.3.1第一类错误：原假设H0为真，但是数据却落入了拒绝域（因此做出拒绝H0的判断)。 犯第一类错误的
消费在生产中占据十分重要的地位，是生产的最终目的和动力，是保持省内经济稳定快速发展的核心要素。预测河南省社会消费品零售总额，是进行宏观经济调控和消费体制改变创新的基础，是河南省内人民对美好的全面和谐社会的追求的要求，保持河南省经济稳定和可持续发展具有重要意义。本文建立ARIMA(1,1,0)模型，预测河南省社会消费品5年的零售总额，预测出2019~2023年河南省社会消费品零售总额预
主要内容：1. 自相关性和自相关系数2. 强平稳和弱平稳3. Python平稳性检验实战重要性：10分 (1-10)。时间序列数据的平稳性对于我们采用什么样的分析方式、选择什么样的模型有着至关重要的影响。我们想一下，假如一个时间序列的波动趋势从来没有稳定过，那么它每个时期的波动对于之后一段时期的影响都是无法预测的，因为它随时可能“变脸”。而当一个时间序列的特征维持稳定，比如它的均值和方差是稳定的，
# Python 面板数据平稳性检验
## 什么是面板数据
面板数据（Panel Data）是指在一定时间内，多个单位或个体的数据集合。在经济学、社会学和其他领域中，面板数据往往被用来分析单位间和时间间的变化关系以及特定条件下的趋势研究。
## 平稳性检验的重要性
在面板数据分析中，平稳性检验是非常重要的一环，因为如果数据不平稳，那么在后续的模型拟合和分析中可能会导致错误的结论。平稳性检验
