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提取列表中的p值用于ARIMA时间序列建模python pandas的Adfuller检验(平稳性测试)

ARIMA（自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列分析方法，用于预测和建模时间序列数据。在进行ARIMA建模之前，需要对时间序列数据进行平稳性测试，其中一种常用的方法是使用Adfuller检验。

Adfuller检验是一种单位根检验方法，用于判断时间序列数据是否平稳。平稳性是指时间序列数据的均值和方差在时间上保持不变，没有趋势或季节性变化。Adfuller检验的原假设是时间序列数据具有单位根，即非平稳；备择假设是时间序列数据是平稳的。

在Python中，可以使用pandas库中的adfuller函数进行Adfuller检验。具体步骤如下：

  1. 导入必要的库：
代码语言：txt
复制
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
  1. 提取列表中的p值：

假设列表数据存储在一个名为data的变量中，可以使用pandas库的Series函数将列表转换为时间序列数据，并提取p值：

代码语言：txt
复制
data_series = pd.Series(data)
result = adfuller(data_series)
p_value = result[1]
  1. 解释结果：

Adfuller检验的结果是一个包含多个统计指标的元组，其中p值存储在索引为1的位置。p值越小，拒绝原假设的依据越强，即时间序列数据越平稳。

注意：以上代码仅展示了如何提取p值用于ARIMA时间序列建模的Adfuller检验，实际应用中还需要进行数据预处理、模型选择和参数调优等步骤。

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