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出力は次のとおりです。

library(tseries) # for adf.test function

adf.test(data)
Augmented Dickey-Fuller Test

data:  data
Dickey-Fuller = 11.1451, Lag order = 16, p-value = 0.99
alternative hypothesis: stationary

Warning message:
In adf.test(spread.princomp) : p-value greater than printed p-value

adf.test(coredata(data))
Augmented Dickey-Fuller Test

data:  coredata(data)
Dickey-Fuller = -4.031, Lag order = 16, p-value = 0.01
alternative hypothesis: stationary

Warning message:
In adf.test(coredata(spread.princomp)) :
p-value smaller than printed p-value

基になるデータは数値ベクトルです。人々は xts で adf.test を適用することに成功しているように見えるので、何が間違っているのかわかりません。他に提供できる情報を教えてください。

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?adf.test(最初の引数)はx数値ベクトルまたは時系列である必要があります。「時系列」とは、時系列のtsクラス オブジェクトではなく、クラス化されたオブジェクトを意味します。tsを呼び出す前に、xts オブジェクトをオブジェクトに変換する必要がありますadf.test。

例えば：

library(tseries)
library(xts)
data(sample_matrix)
x <- as.xts(sample_matrix[,1])
adf.test(as.ts(x))
于 2013-05-08T18:35:56.533 に答える