如何解释 KPSS 结果?

机器算法验证 r 平稳性 kpss测试
2022-03-27 09:18:09

我正在使用 R 来计算 KPSS 以检查平稳性。

我使用的库是tseries,函数是kpss.test

我使用汽车(R 上的默认矩阵)做了一个简单的测试。代码是:

> k <- kpss.test(cars$dist, null="Trend")
Warning message:
In kpss.test(cars$dist, null = "Trend") :
  p-value greater than printed p-value
> k    
        KPSS Test for Trend Stationarity

data:  cars$dist 
KPSS Trend = 0.0859, Truncation lag parameter = 1, p-value = 0.1

> k$statistic
KPSS Trend 
0.08585069 

> k$parameter
Truncation lag parameter 
                       1 
> k$p.value
[1] 0.1

> k$method
[1] "KPSS Test for Trend Stationarity"

> k$data.name
[1] "cars$dist"

这些都是 kpss 返回的结果。

我的问题是:如何解释它们以了解它是否是静止的?

先感谢您!

1个回答

您指定了趋势平稳性的零假设。即数据遵循具有平稳误差的直线时间趋势。p 值为 0.1,因此原假设不会在通常的 5% 水平上被拒绝。