Java 时间序列分析：判断数据线性平稳性

计算一组数据的线性平稳性可以使用时间序列分析中的自相关函数 (ACF) 和偏自相关函数 (PACF) 来判断。

首先，计算数据的自相关函数 (ACF)，可以使用以下代码：

import org.apache.commons.math3.stat.correlation.PearsonsCorrelation;

public class LinearStationarity {
    public static void main(String[] args) {
        double[] data = {1, 2, 3, 4, 5}; // 替换成你的数据

        PearsonsCorrelation correlation = new PearsonsCorrelation();
        double[] acf = correlation.acf(data);

        // 输出自相关函数的值
        for (int i = 0; i < acf.length; i++) {
            System.out.println('ACF[' + i + ']: ' + acf[i]);
        }
    }
}

然后，计算数据的偏自相关函数 (PACF)，可以使用以下代码：

import org.apache.commons.math3.stat.regression.OLSMultipleLinearRegression;

public class LinearStationarity {
    public static void main(String[] args) {
        double[] data = {1, 2, 3, 4, 5}; // 替换成你的数据

        OLSMultipleLinearRegression regression = new OLSMultipleLinearRegression();
        double[] pacf = regression.computePACF(data);

        // 输出偏自相关函数的值
        for (int i = 0; i < pacf.length; i++) {
            System.out.println('PACF[' + i + ']: ' + pacf[i]);
        }
    }
}

根据自相关函数和偏自相关函数的结果，可以判断数据的线性平稳性。如果自相关函数和偏自相关函数都在某个阈值范围内衰减到零，可以认为数据是线性平稳的。