判断时间序列数据平稳性的Python方法及代码
判断时间序列数据平稳性的Python方法及代码
在统计学和时间序列分析中，平稳性是一个重要的概念。如果一个时间序列是平稳的，那么它的统计特性（如均值和方差）不会随着时间的变化而发生改变。否则，如果时间序列不是平稳的，就会出现趋势或季节性变化，导致统计模型的预测精度下降。
本文将介绍如何使用Python判断时间序列数据是否平稳。具体而言，我们将讨论以下两种方法：
1.可视化方法
2.单位根测试（ADF检验）
我们将使用pandas和statsmodels包来完成这些任务。首先，我们需要安装这些包，可以使用以下命令：
!pip install pandas !pip install statsmodels
接下来，让我们生成一些时间序列数据并导入所需的包：
import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm # 生成随机时间序列数据 np.
