[教程]揭秘C语言中的ADF检验：轻松掌握时间序列数据分析技巧

引言时间序列分析是统计学中的一个重要分支，广泛应用于经济、金融、气象等领域。在时间序列分析中，数据的平稳性是建立有效模型的前提。ADF（Augmented DickeyFuller）检验是一种常用的平...

引言

时间序列分析是统计学中的一个重要分支，广泛应用于经济、金融、气象等领域。在时间序列分析中，数据的平稳性是建立有效模型的前提。ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验是一种常用的平稳性检验方法。本文将介绍如何在C语言中实现ADF检验，帮助读者轻松掌握时间序列数据分析技巧。

ADF检验原理

ADF检验是一种单位根检验，用于检测时间序列是否存在单位根，即是否为非平稳序列。如果一个时间序列存在单位根，那么它就是一个非平稳序列，其统计性质（如均值和方差）会随时间变化。

在ADF检验中，原假设H0为“存在单位根，序列非平稳”，备择假设H1为“不存在单位根，序列平稳”。通过检验统计量与临界值比较，可以判断原假设是否成立。

C语言实现ADF检验

以下是一个C语言实现的ADF检验示例：

#include 
#include 
#include 
// 计算ADF检验统计量
double adf_test(double *data, int n, int lag) { double delta; double sum_square = 0.0; double mean = 0.0; double std_dev = 0.0; double residual[n]; double r_squared = 0.0; double sum_res = 0.0; double sum_res_square = 0.0; double adf_statistic = 0.0; // 计算均值和标准差 for (int i = 0; i < n; i++) { mean += data[i]; } mean /= n; for (int i = 0; i < n; i++) { std_dev += pow(data[i] - mean, 2); } std_dev = sqrt(std_dev / n); // 计算残差 for (int i = 0; i < n; i++) { delta = data[i] - mean; residual[i] = delta; } // 计算r_squared for (int i = 0; i < n - lag; i++) { r_squared += pow(residual[i], 2); } r_squared /= (n - lag); // 计算ADF统计量 for (int i = 0; i < n - lag; i++) { sum_square += pow(residual[i] - mean, 2); sum_res += residual[i]; sum_res_square += pow(residual[i], 2); } adf_statistic = -n * log(sum_square / sum_res_square); return adf_statistic;
}
int main() { double data[] = {1.0, 1.2, 1.4, 1.5, 1.7, 1.8, 2.0, 2.1, 2.2, 2.4}; int n = sizeof(data) / sizeof(data[0]); int lag = 1; double adf_stat = adf_test(data, n, lag); printf("ADF Statistic: %f\n", adf_stat); return 0;
}

总结

本文介绍了ADF检验原理和在C语言中的实现方法。通过掌握ADF检验，可以更好地进行时间序列数据分析，为建立有效模型奠定基础。在实际应用中，可以根据需要调整滞后阶数，以获得更准确的结果。