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python平稳性检验_时间序列预测基础教程系列（14）_如何判 断时间序列数据是否是平稳的。。。 时间序列预测基础教程系列(14)_如何判断时间序列数据是否是平稳的(Python) 发布时间：2019-01-10 00:02, 浏览次数：620 , 标签： Python 导读： 本⽂介绍了数据平稳的重要性，平稳的数据对模型有什么影响。 描述了如何从直观的数据图中，和数据分布图(钟形曲线)，以及数据统计值(Dickey-Fuller)上判断数据是否是平稳的。 正⽂： 时间序列不同于更传统的分类和回归预测建模问题。 时间结构为观察增加了⼀个顺序。这种强加的顺序意味着需要专门处理关于这些观察的⼀致性的重要假设。 例如，在建模时，假设观测的汇总统计数据是⼀致的。在时间序列术语中，我们将此期望称为时间序列是静⽌的。 通过增加趋势，季节性和其他依赖于时间的结构，可以在时间序列中容易地违反这些假设。 在本教程中，您将了解如何使⽤Python检查时间序列是否稳定。 完成本教程后，您将了解： * 如何使⽤线图识别明显的静⽌和⾮平稳时间序列。 * 如何查看随时间变化的均值和⽅差等汇总统计信息。 * 如何