ndiffs pmdarima时间序列中的结果不同

问题描述

我正在分析一个时间序列。它显然具有趋势和季节性成分。 当我进行adf根检验时，我得到的p值为0.98，这意味着它是不固定的。

但是当我在pmdarima中执行ndiff时，Philippe Perron和Dickey Fuller显然会出现趋势，但返回0。 KPSS返回1，这似乎更准确。 进行nsdiffs处理时，发生明显变化时，情况相同。

我做错了什么？为什么我得到不同的结果？这是否意味着没有趋势？

req.on

另一方面，在stattools中的adf测试中，“回归”参数的含义是什么。系列有趋势时是否使用“ ct”？常数是异方差的同义吗？

from pmdarima.arima.utils import ndiffs

difs_adf = ndiffs(train_,test = "adf")
difs_kpss = ndiffs(train_,test = "kpss")
difs_pp = ndiffs(train_,test = "pp")
print(difs_adf,difs_kpss,difs_pp)

解决方法

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