R、Pythonの勉強の過程をメモっていくノート。test)を実施してくれるadf.test()という関数があります。考慮するラグの次数を指定しなかった場合、サンプルサイズ(時系列データの長さ)を基準にして自動選択している定数項もトレンド項も含むパターンしかやってくれないという制限があり、後者についてはたいていの場合含めといたほうがいいらしいので問題ないとして、前者はよくわからない基準であって*1、本来はAICなどに基づいて選択されたラグ次数を用いたモデルで検定したほうがいいと思われます。実際ラグ次数によって結果がけっこう変わることもあるので、慎重に選んだほうがいいかと思います。いうことで、以下の記事で説明されているように、CADFtestパッケージのCADFtest()関数をつかっとけば簡単でいいんじゃないでしょうか。‘CADFtest’これを読むと、共変量付きのADF検定ってのもできるらしいです。うかそもそも,頭の"C"がCovariateのCで、それ用のパッケージみたいですね。ラグ次数はAIC基準で選ぶ)でいいんじゃないでしょうか(共変量を考えるときは、dを入れている最初の引数にモデル式を記述するとのこと)。typeのところを"trend"にすると定数項もトレンド項もあり、"drift"にするとトレンド項なし、"none"にするとどっちもなしになるようです。理論的理由がない限り、両方入れておくのが保守的らしいです。単純に結果だけ知りたい場合は、上記をprintして出てくるp-valueが0.05を下回っていれば、5%水準で「単位根あり」の帰無仮説を棄却できることになります。0.05より大きければ、単位根過程の疑いありです。詳しい使用例が以下のドキュメントにのってました。R間違ってたらごめんなさい。基礎』の大ファンです。R、Pythonの勉強の過程をメモっていくノートです。初心者なのであまり信用なさらぬよう。間違いについてはコメント等でご指摘頂ければ幸いです。(1)月別アーカイブつぶやき@statsbeginnerさんのツイートはてなブログをはじめよう!midnightseminarさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。