或者对其一阶差分后的形式:△y=(1-p)X1+e1=Y1+e进行估计, 检验δ是否显著为0。 由于按通常方式计算的p的t统计量不遵从t分布,将之称为t统计量。 通过査找统计量表,根据与临界值的比较来决定是否拒绝ρ=l的假设 该检验称为迪基一富勒(DF)检验。 如果计算的t统计量的绝对值超过DF临界r绝对值,则不拒绝所给 时间序列是平稳的假设,反之,如果小于临界值的绝对值,则时间序列 是非平稳的。 常用以下形式的回归作DF检验: △Y,=δY,-1+e, △Y=B1+oY1-1+e △Y1=B1+B2t+Y1-1+e 其中t为时间或趋势变量。在以上形式中,原假设均为δ=0,即存在单位根。 后面的两个式子式为了消除截距项和趋势项的影响后面的两个式子式为了消除截距项和趋势项的影响。 其中 为时间或趋势变量。在以上形式中，原假设均为 ，即存在单位根。 常用以下形式的回归作 检验： 是非平稳的。 时间序列是平稳的假设，反之，如果小于临界值的绝对值，则时间序列 如果计算的 统计量的绝对值超过 临界 的绝对值，则不拒绝所给 该检验称为迪基 富勒（ 检验。 通过查找 统计量表，根据与临界值的比较来决定是否拒绝 的假设。 由于按通常方式计算的 的 统计量不遵从 分布，将之称为 统计量。 检验 是否显著为 。 或者对其一阶差分后的形式： 进行估计， 0 ) 1 t 0 (1 ) 1 2 1 1 1 1 1 1 =  = + + +  = + +  = + − =  = − + = + − − − − −                 t Y t Y e Y Y e Y Y e DF DF DF t Y Y e Y e t t t t t t t t t k t t t t t