Estoy usando R, busqué en Google y descubrí que kpss.test() , PP.test() y adf.test() se utilizan para conocer la estacionariedad de las series de tiempo.
Pero no soy un estadístico, que pueda interpretar sus resultados
> PP.test(x)
Phillips-Perron Unit Root Test
data: x
Dickey-Fuller = -30.649, Truncation lag parameter = 7, p-value = 0.01
> kpss.test(b$V1)
KPSS Test for Level Stationarity
data: b$V1
KPSS Level = 0.0333, Truncation lag parameter = 3, p-value = 0.1
Warning message:
In kpss.test(b$V1) : p-value greater than printed p-value
> adf.test(x)
Augmented Dickey-Fuller Test
data: x
Dickey-Fuller = -9.6825, Lag order = 9, p-value = 0.01
alternative hypothesis: stationary
Warning message:
In adf.test(x) : p-value smaller than printed p-value
Estoy tratando con miles de series de tiempo, tenga la amabilidad de decirme cómo verificar cuantitativamente la estacionariedad de las series de tiempo.
