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主题：【原创】df检验和adf检验的区别

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发表于：2024/10/14 12:11:58 楼主 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
df检验和adf检验的区别
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2024/10/14 20:17:39 沙发 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
?df检验和?adf检验的定义和基本原理?
?df检验（Dickey-Fuller检验）?是一种基于?自回归模型的单位根检验方法，用于检验时间序列数据是否存在单位根，即数据是否平稳。df检验的基本思想是，如果时间序列数据存在单位根，那么它的自回归系数将等于1，此时数据是非平稳的。

?adf检验（Augmented Dickey-Fuller检验）?是在df检验的基础上进行改进的。它通过在自回归模型中加入?滞后项来消除自相关性和异方差性，从而提高检验的准确性和可靠性。adf检验的基本思想与df检验相同，也是检验时间序列数据是否存在单位根，但它在处理小样本数据时表现更好。

df检验和adf检验的区别
?检验方向?：df检验的原假设是序列存在单位根，即序列不平稳；备择假设是序列平稳。而adf检验的原假设也是序列存在单位根，但备择假设是序列平稳，因此两者的检验方向正好相反。
?模型设定?：df检验不需要设定模型，只需要根据自相关和偏自相关的结果来判断序列是否平稳；而adf检验需要建立回归模型并进行参数估计，因此需要先进行模型设定。
?适用范围?：df检验假设误差项服从独立同分布，适用于一阶差分的情况；而adf检验放宽了这一假设，可以适用于不同阶数的情况，因此其适用范围更广。
?处理自相关问题?：df检验在某些情况下存在一些问题，例如在小样本情况下可能会出现偏差。为了解决这些问题，adf检验通过引入滞后项来处理自相关问题，从而提高检验的准确性。
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