{"id":1761,"date":"2023-07-25T02:31:46","date_gmt":"2023-07-25T02:31:46","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-dickey-fuller-in-r\/"},"modified":"2023-07-25T02:31:46","modified_gmt":"2023-07-25T02:31:46","slug":"test-dickey-fuller-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-dickey-fuller-in-r\/","title":{"rendered":"Test dickey-fuller aumentato in r (con esempio)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Una serie storica si dice \u201cstazionaria\u201d se non ha trend, presenta una varianza costante nel tempo e ha una struttura di autocorrelazione costante nel tempo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un modo per verificare se una serie temporale \u00e8 stazionaria \u00e8 eseguire un <strong>test Dickey-Fuller aumentato<\/strong> , che utilizza le seguenti ipotesi nulle e alternative:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> :<\/strong> la serie temporale non \u00e8 stazionaria. In altre parole, la sua struttura dipende dal tempo e la sua variazione non \u00e8 costante nel tempo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>A<\/sub> :<\/strong> La serie temporale \u00e8 stazionaria.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/valori-p-significativita-statistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">valore p<\/a> del test \u00e8 inferiore a un certo livello di significativit\u00e0 (ad esempio \u03b1 = 0,05), allora possiamo rifiutare l&#8217;ipotesi nulla e concludere che la serie temporale \u00e8 stazionaria.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il seguente esempio passo passo mostra come eseguire un test Dickey-Fuller aumentato in R per una determinata serie temporale.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: test Dickey-Fuller aumentato in R<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere i seguenti dati di serie temporali in R:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>data &lt;- c(3, 4, 4, 5, 6, 7, 6, 6, 7, 8, 9, 12, 10)<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Prima di eseguire un test Dickey-Fuller aumentato sui dati, possiamo creare un rapido grafico per visualizzare i dati:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>plot(data, type=' <span style=\"color: #008000;\">l<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-17239 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/adf2.png\" alt=\"\" width=\"407\" height=\"374\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per eseguire un test Dickey-Fuller aumentato, possiamo utilizzare la funzione <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/aTSA\/versions\/3.1.2\/topics\/adf.test\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">adf.test()<\/a> dalla libreria <b>tseries<\/b> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come utilizzare questa funzione:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (tseries)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform augmented Dickey-Fuller test<\/span> \nadf.test(data)\n\n\tAugmented Dickey-Fuller Test\n\ndata:data\nDickey-Fuller = -2.2048, Lag order = 2, p-value = 0.4943\nalternative hypothesis: stationary\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare i valori pi\u00f9 importanti del risultato:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Statistica del test: <strong>-2.2048<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Valore P: <strong>0,4943<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il valore p non \u00e8 inferiore a 0,05, non riusciamo a rifiutare l&#8217;ipotesi nulla.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 significa che la serie storica non \u00e8 stazionaria. In altre parole, la sua struttura dipende dal tempo e la sua variazione non \u00e8 costante nel tempo.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in R:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-tendenza-di-mann-kendall-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire un test di tendenza di Mann-Kendall in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/tracciare-le-serie-temporali-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come tracciare una serie temporale in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/dati-di-tendenza\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come ridurre le tendenze dei dati<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Una serie storica si dice \u201cstazionaria\u201d se non ha trend, presenta una varianza costante nel tempo e ha una struttura di autocorrelazione costante nel tempo. 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