2016-05-04 3 views
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データに確率的または決定論的傾向があるかどうかを理解しようとすると、いくつかの困難があります。 Rで理解しているように、adf.testを使用する必要がありますが、どのように結果を解釈する必要がありますか?トレンドが確率的であるか確定的であるかをテストする方法R

adf.testがヌル仮説を受け入れれば、単位根があることを意味します。 後で関数diff()を使用して、adf.testの結果を再度チェックします。 差分をとった後にadf.testが帰無仮説を棄却するデータに確率的傾向があることを意味していますか?

非常に役立つでしょう、ありがとうございます!

答えて

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ADF(Dickey Fuller Test)は、プロセスが停止しているかどうかを確認するために使用されます。 Null仮説は、プロセスが動かないため傾向がないということです。 代替仮説は、プロセスが固定されていないということで、決定論的または確率的な傾向に従う可能性があります。例えば

adf.test(data$variable) 

ですから、p値が与えられた閾値、通常は0.05未満であることを発見した場合、あなたは定常性のヌルを拒否:それは、コマンドは次のようであるRで上り坂

です。 0.05より大きい場合、シリーズは静止しています。

あなたのシリーズが静止していない場合は、それを「定位」にしたい場合があります。続行する通常の方法は、シリーズのログを区別することです。そして、あなたが定常のヌルを拒否した場合、再び、あなたが再びdifferenciateする必要があります、別のADFテストを実行

diff1 <- diff(log(data$variable)) 

diff2 <- diff(diff1) 

時系列は、通常は静止しているRで、それは次のようになります。最初の違いを行うときは、まれに2回以上差別化する必要があります。

希望します。

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ありがとうございました!あなたは帰無仮説について確信していますか?私はadf.testの帰無仮説は、プロセスには単位根があり、代替仮説はプロセスがstacionaryであると言っていると思います...私は間違っていますか? – Engi

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@Engi不正確です。事実は、あなたが望むものに代替仮説を設定することができるということです(私はいつも使っています、代替= "爆発的"という理由で、私は混乱しています)。コマンドは同じですが、adf.test(data $ variable、a​​lternative = "explosive")です。 – adrian1121

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