R：如果 adf 检验产生 p 值 = 0.2413，我可以假设平稳性吗？
R: Can I assume stationarity if the adf test produces a p-value = 0.2413?
考虑到时间序列仅包含 26 个观测值，我可以假设平稳性吗？
Augmented Dickey-Fuller Test 在这种情况下有意义吗？
如果不是，我想问一下对于这种特定情况，还有哪些其他测试可能更适合。
提前致谢。
从理论上讲，即使有 26 个观察值，测试也能正常工作。
但在你的情况下，结论与你建议的完全不同。
dickey fuller 检验的原假设是单位根（例如 y_t = y_{t-1} + e_t，具体取决于检验形式）。 p 值为 0.2 时，您肯定没有足够的证据来拒绝单位根的原假设。
在实践中，拥有更多数据是个好主意，因为对于几乎非平稳的序列，测试可能不会那么准确。
您可能还想探索没有趋势和拦截的 dickey fuller 与有趋势和拦截的 dickey fuller 之间的差异。如果有理由相信你没有数据趋势，没有趋势的 dickey fuller 可能会提供更好的结果（甚至可能导致拒绝单位根）
考虑到时间序列仅包含 26 个观测值，我可以假设平稳性吗？
Augmented Dickey-Fuller Test 在这种情况下有意义吗？
如果不是，我想问一下对于这种特定情况，还有哪些其他测试可能更适合。
提前致谢。
从理论上讲，即使有 26 个观察值，测试也能正常工作。
但在你的情况下，结论与你建议的完全不同。
dickey fuller 检验的原假设是单位根（例如 y_t = y_{t-1} + e_t，具体取决于检验形式）。 p 值为 0.2 时，您肯定没有足够的证据来拒绝单位根的原假设。
在实践中，拥有更多数据是个好主意，因为对于几乎非平稳的序列，测试可能不会那么准确。
您可能还想探索没有趋势和拦截的 dickey fuller 与有趋势和拦截的 dickey fuller 之间的差异。如果有理由相信你没有数据趋势，没有趋势的 dickey fuller 可能会提供更好的结果（甚至可能导致拒绝单位根）