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拡張Dickey–Fuller 検定

この演習では、地震の時系列に対して拡張 Dickey–Fuller 検定を実行し、定常性を確認します。前の演習でこの時系列をプロットしました。見たところ定常に見えましたが、地震は非常に破壊的です。予測を行うなら、しっかり確認しておきたいところです。

もし定常でなければ、年間の地震数にトレンドがあり変化していることを意味します。上昇トレンドなら被害増加を示すため非常に悪い知らせです。下降トレンドでも、地球のコアの変化を示唆し、私たちにさまざまな影響が及ぶ可能性があるため、やはり良くありません！

earthquake という DataFrame はすでに読み込まれており、地震データが入っています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶARIMAモデル

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演習の手順

  • statsmodels から拡張 Dickey–Fuller 関数 adfuller() をインポートします。
  • earthquake DataFrame の 'earthquakes_per_year' 列に対して adfuller() を実行し、結果を result に代入します。
  • 検定統計量、p値、臨界値を出力します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Import augmented dicky-fuller test function
from statsmodels.tsa.stattools import ____

# Run test
result = ____

# Print test statistic
print(____)

# Print p-value
print(____)

# Print critical values
print(____)
コードを編集して実行