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文檔簡介

單位根檢驗是一種用于檢驗時間序列數(shù)據(jù)是否具有單位根（即非穩(wěn)定性）的方法。在統(tǒng)計學中，單位根是時間序列數(shù)據(jù)中存在隨機漂移或趨勢的特征。一種常用的單位根檢驗方法是AugmentedDickey-FullerTest（ADF測試）。讓我們來看一個簡單的例題來說明單位根檢驗的過程。例題：假設(shè)有一個時間序列數(shù)據(jù)：[2,4,6,8,10]，我們想要檢驗該時間序列是否具有單位根（即非穩(wěn)定性）。解析和答案：進行單位根檢驗時，首先需要設(shè)置一個零假設(shè)（nullhypothesis）和備擇假設(shè)（alternativehypothesis）。零假設(shè)（H0）：該時間序列具有單位根（非穩(wěn)定）。備擇假設(shè)（H1）：該時間序列不具有單位根（穩(wěn)定）。然后，進行ADF測試，并基于測試統(tǒng)計量的結(jié)果，判斷是否拒絕零假設(shè)。如果測試統(tǒng)計量的值較?。达@著性水平較大），則可以拒絕零假設(shè)，認為該時間序列是穩(wěn)定的。對于我們的例題，我們使用Python中的statsmodels庫進行ADF測試。下面是代碼和結(jié)果：輸出結(jié)果：在輸出結(jié)果中，ADFStatistic是測試統(tǒng)計量的值，p-value是假設(shè)檢驗的p值（顯著性水平）。CriticalValues是對應(yīng)于不同置信水平的臨界值。根據(jù)輸出結(jié)果，p-value遠遠大于0.05（通常用于5%的顯著性水平），這意味著我們不能拒絕零假設(shè)。因此，我們不能斷定該時間序列不具有單位根（非穩(wěn)定性）。在這個例子中，由于數(shù)據(jù)較少，不能確定該時間序列是否是穩(wěn)定的。對

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