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（unit root）
在做ADF检验，也就是单位根检验时，需要先明白一个概念，也就是要检验的对象——单位根。
当一个自回归过程中：如果滞后项系数b为1，就称为单位根。当单位根存在时，自变量和因变量之间的关系具有欺骗性，因为残差序列的任何误差都不会随着样本量（即时期数）增大而衰减，也就是说模型中的残差的影响是永久的。这种回归又称作伪回归。如果单位根存在，这个过程就是一个随机漫步（random walk）。
ADF检验的原理
ADF检验就是判断序列是否存在单位根：如果序列平稳，就不存在单位根；否则，就会存在单位根。
所以，ADF检验的 H0 假设就是存在单位根，如果得到的显著性检验统计量小于三个置信度（10%，5%，1%），则对应有（90%，95，99%）的把握来拒绝原假设。
KPSS检验
library(urca)
summary(ur.kpss(TimeseriesData))如何看结果：
检验的结果是用 Value of test-statistic:10.7223，来和下面最下面的4个显著性水平（significance level，10pct表示10%,5pct表示5%）和对应的临界值（critical values）来比较。
如果Value of test-statistic值 大于5pct对应的值，则序列不平稳
KPSS原假设H0是——序列是平稳的，KPSS检验是单边检验。
假设检验的显著性水平的含义是
P(拒绝H0 | H0为真)=α
而拒绝H0是指发生 Value of test-statistic>Critical value【这个地方是我猜的或者推断的】
本次检验中Value of test-statistic=10.7223>0.739，也就是在“序列为平稳序列这个假设前提下，概率0.01的小概率事件发生了”。所以原假设为假。于是得出结论：原序列是非平稳序列。
