为输入数据增强的 Dickey-Fuller 检验

统计 > 时间序列 > 增强的 Dickey-Fuller 检验

关于本主题

回归模型中各项的最大滞后阶数
滞后阶数的选择标准
其他项
显示以下项的图

在中序列，输入定期收集并按时间顺序记录的数值数据列。

此工作表显示包含 50 行的表的前几行。销售 A 包含每月售出的计算机数，并且有效，增强的 Dickey-Fuller 检验因为该列没有缺失值。销售 B 也对有效增强的 Dickey-Fuller 检验，因为该列开头只有缺失值。末尾缺少值或开头和结尾处缺少值的列也有效。销售 C 无效，增强的 Dickey-Fuller 检验因为缺少的值位于序列中的两个数字之间。

C1	C2	C3
销售 A	销售 B	销售 C
195000	*	195000
213330	195000	*
208005	213330	213330
249000	249000	208005
237040	237040	249000
…	…	…

回归模型中各项的最大滞后阶数

输入在拟合回归模型以计算检验统计量时要评估的最高滞后顺序。默认情况下，最终的最高滞后顺序是最小化 Akaike 信息准则（AIC）的回归模型的顺序。

滞后阶数的选择标准

选择一个条件以确定分析用于计算检验统计量的回归模型的最终最高滞后顺序。通常，默认标准工作最小 AIC 得很好。

最小 AIC: 回归模型中选定的滞后顺序可最小化 AIC。
最小 BIC: 回归模型中选定的滞后顺序可最小化贝叶斯信息准则（BIC）。
t 统计量: 回归模型中选定的滞后顺序是具有显著 t 统计量的最高滞后顺序项。
无: 分析使用所有小于或等于最大滞后顺序的滞后顺序来拟合回归模型。

其他项

在回归模型中包括其他项。默认值是包含一个常量项，该项表示如果序列是平稳的，则序列的平均值为非零。

常量: 在模型中包括一个常量项。
常量 + 线性趋势: 在模型中包括常量项和线性趋势。
常量 + 线性趋势 + 二次趋势: 在模型中包括常量项、线性趋势和二次趋势。
无: 在模型中不包含任何其他项，以便在序列静止时序列的均值为 0。

显示以下项的图

选择是在图中显示原始时间序列数据、差分时间序列数据还是同时显示这两个数据系列。选择时间序列、自相关和部分自相关以显示所选系列的绘图。如果没有此选择，结果将不包括图。

原始序列和差异序列: 显示原始数据和差分数据的图。
原始序列: 仅显示原始数据的绘图。
差异序列: 仅显示差分数据的图。