python 检测时间序列平稳性

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mob64ca12e7b5cf 2023-12-24 07:14:49 ©著作权

文章标签 时间序列 python Python 文章分类 Python 后端开发

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Python 检测时间序列平稳性

导言

时间序列是指按照时间顺序排列的数据序列，具有一定的时间相关性。在实际应用中，我们经常需要分析时间序列的特征和趋势，以便进行预测和决策。其中一个重要的前提就是时间序列的平稳性。

时间序列平稳性是指时间序列的统计特性在不同时间段上保持不变，即均值、方差和自相关函数与时间无关。对于平稳时间序列，我们可以使用统计方法来进行建模和预测，否则，如果时间序列不平稳，我们需要对其进行差分、转换或者使用其他方法来处理。

在本文中，我们将介绍如何使用Python来检测时间序列的平稳性，并给出相应的代码示例。

平稳性检测方法

在实践中，我们常常使用统计检验来判断时间序列的平稳性。常用的平稳性检验方法有以下几种。

原始序列的可视化

首先，我们可以通过可视化时间序列的方式来初步判断其平稳性。我们可以绘制时间序列的折线图，查看其整体趋势以及是否具有明显的季节性。

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_time_series(data):
    plt.plot(data)
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('Value')
    plt.title('Time Series')
    plt.show()

time_series = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

plot_time_series(time_series)

平稳性检验

接下来，我们可以使用统计方法来进行平稳性检验。常用的平稳性检验方法有ADF检验和KPSS检验。

ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test）是一种常用的时间序列平稳性检验方法。它的原假设是时间序列存在单位根，即非平稳的。如果p值小于显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为时间序列是平稳的。

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

def adf_test(data):
    result = adfuller(data)
    print('ADF Statistic: %f' % result[0])
    print('p-value: %f' % result[1])
    print('Critical Values:')
    for key, value in result[4].items():
        print('\t%s: %.3f' % (key, value))

time_series = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

adf_test(time_series)

KPSS检验（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin Test）是另一种常用的时间序列平稳性检验方法。它的原假设是时间序列是平稳的。如果p值小于显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为时间序列是非平稳的。

from statsmodels.tsa.stattools import kpss

def kpss_test(data):
    result = kpss(data)
    print('KPSS Statistic: %f' % result[0])
    print('p-value: %f' % result[1])
    print('Critical Values:')
    for key, value in result[3].items():
        print('\t%s: %.3f' % (key, value))

time_series = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

kpss_test(time_series)